池化

【torch.nn : Pooling Layers】

kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode=False)功能：在由几个输入平面组成的输入信号上应用2D最大池化
zyw2002·2023-08-11 14:05

深度学习：使用卷积神经网络CNN实现MNIST手写数字识别

引言本项目基于pytorch构建了一个深度学习神经网络，网络包含卷积层、池化层、全连接层，通过此网络实现对MINST数据集手写数字的识别，通过本项目代码，从原理上理解手写数字识别的全过程，包括反向传播，
智慧医疗探索者·2023-08-10 15:37

从零开始构建推理框架-5 MaxPooling层的实现

池化层在深度学习网络中的作用一般是用来缓解卷积层对位置的过度敏感性.池化层每次对输入数据的一个固定形状窗口(池化窗口的大小为poolingheight,poolingwidth)中的元素计算输出，池化层直接计算池化窗口内元素的最大值或者平均值
库达ZT·2023-08-10 14:29

池化层的实现

Pooling层根据计算方式不同，划分为最大池化层（MaxPooling）、局部平均池化层（LocalMeanPooling）、全局平均池化层（GlobalMeanPooling）Pooling层的输出计算
城市郊区的牧羊人·2023-08-10 09:28

十四、深度学习之卷积+池化+全连接各层

1、神经网络人脑中有大量的脑神经元。每个脑神经元（图中黑点）都可以看做是一个小的记忆体负责不同的记忆，神经元之间通过树突（图中细线）连接起来。假如人看到一只猫，一个神经元之前见过猫，那么就会把信息往后传，此时神经元处于激活状态；没有见过的啥也不做，处于静止状态。图片的信息就这样，一层一层的通过“见过猫且确信它是一只猫的”神经元往后传递，直到在最后输出一个结果。这个过程叫做大脑的推理。那神经元的这些
vandh·2023-08-10 06:10

卷积神经网络介绍

它通过卷积操作和池化操作实现了对图像等数据的特征提取和分类，具有良好的空间局部特征提取能力和参数共享的优势。本文将介绍CNN的基本原理、结构和应用。
烯晴可·2023-08-10 02:55

用C语言构建一个数字识别深度神经网络

语言构建一个数字识别卷积神经网络1.深度神经网络按照深度学习的理论，随着神经网络层数的增加，网络拟合复杂问题的能力也会增强，对事物特征的挖掘也会更加深入．这里尝试构建一个５层深度的神经网络，包括两个卷积层和两个池化层
Midas-Zhou·2023-08-10 01:13

卷积神经网络

文章目录1.什么是卷积神经网络2.卷积神经网络详解2.1.卷积层的作用2.2.池化层的作用2.3.平坦层处理2.4.全连接层处理3.卷积神经网络是如何训练的主要介绍卷积神经网络(CNN)的相关知识。
铃音.·2023-08-09 20:40

机器学习之卷积神经网络（自用学习笔记）

它总共可以分成四个结构输入层，卷积层，池化层，全连接层。详细介绍CNN1）输入层与普通神经网络类似，但普通神经网络输入可能是一个N维向量，卷积神经网络输入通常是二维或三维的矩阵。
PlutoLilian·2023-08-09 05:59

卷积神经网络

文章目录概述卷积层，池化层卷积池化层-pool卷积神经网络卷积神经网络实战--Cifar训练集数据预处理--图像增强常见的卷积神经网络Alexnet概述卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks
@kc++·2023-08-09 05:02

「论文阅读」RandLA-Net：Efficient Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds

目录1)局部空间编码块(LocSE)2)注意力池化模块（AttentivePooling）3)膨胀残差模块文章提出的局部特征聚合模块并行应用于每个3D点，它由三个神经单元组成:1)局部空间编码(LocSE
小麋鹿跑了·2023-08-08 05:24

CNN实现对CIFAR-10数据集的识别

构建一个卷积神经网络实现对CIFAR-10数据集的识别，CNN使用3个同卷积操作（步长为1，same），卷积层后面接池化层，实现特征降维。最后再用均值池化得到10个特征，输入softmax实现分类。
琅琊天瀚泉·2023-08-08 04:21

【Webserver】——线程池的原理，手写线程池

线程池是一种利用池化技术思想来实现的线程管理技术，主要是为了复用线程、便利地管理线程和任务、并将线程的创建和任务的执行解耦开来。我们可以创建线程池来复用已经创建的线程来降低频繁创建和销毁线程所
努力学习的少年·2023-08-08 02:15

Azure+

虚拟化，通用优势是可以动态扩展；处理能力超强；高可靠，能够备份还原；资源利用率很高；性价比高；按需部署；安全；跨平台；节能环保；团队合作；轻松管理云计算的特点池化资源自助服务灵活弹性:将计算机资源整合到一起
CupricNitrate·2023-08-08 02:40

CV实验之GoogLeNet网络训练总结

一、GoogLeNet网络结构GoogleNet模型的网络深度为22层（如果只计算有参数层，GoogleNet网络有22层深，算上池化层则共有27层），而且在网络架构中引入了Inception单元，从而进一步提升模型整体的性能
Smallngg·2023-08-07 23:20

GoogLeNet创新点总结

ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge）比赛的冠军模型，其创新点主要集中在以下几个方面：  Inception模块：GoogLeNet引入了Inception模块，该模块使用不同大小的卷积核和池化层来捕获不同尺度的特征
Make_magic·2023-08-07 23:19

CNN 结构化输出

经常出现的问题是输出平面比输入平面小用于对图像中单个对象分类的常用结构中，网络空间维数的最大减少来源于使用大步幅的池化层Soif希望产生与输入大小相似的输出映射，有如下方法：1）避免将池化放在一起2）单纯地产生一张低分辨率的标签网格原则上可以使用单位步幅的池化操作
陶大明·2023-08-07 23:59

【计算机视觉】关于图像处理的一些基本操作

实现中值滤波计算过程python实现图像的边缘检测Robert算子计算过程python实现图像处理腐蚀算子计算过程python实现Hog（梯度方向直方图）特征计算流程：Hog的特征维度计算公式python实现普通卷积/池化的输出尺寸与感受野计算公式普通卷积的输出尺寸池化操作的输出尺寸卷积的感受野不同卷积的计算量与参数量
zz的大穗禾·2023-08-07 08:13

6.5 池化层

是什么：池化层跟卷积层类似有个滑动窗口，用来取一个区域内的最大值或者平均值。
computer_vision_chen·2023-08-06 21:18

pytorch学习——卷积神经网络——以LeNet为例

填充可以在卷积操作中起到两个主要的作用：3.2.2步幅（Stride）3.3多输入通道3.4池化层四.LeNet一.什么是卷积？当我们谈论"卷积"时，通常指的是数学中的卷积运算。
一只小百里·2023-08-06 19:35

虚拟线程探索与实践（JDK19)

缺点是可读性欠缺，改造难度大；2、虚拟线程：优点是业务侧改造成本低，无需池化，天然隔离。缺点是对native、synchronize方法或者外
程序猿进阶·2023-08-06 19:30

迁移学习（新人必看）

模型训练好的网络，而此时你想训练一个1w自行车数据集（虽然对象一样，但采集的数据会不同），也用VGG模型进行训练，你发现，你们数据集的对象一样，选用的网络模型一样，此时在初始化自己模型权重（就是卷积层，池化层和全连接
笑傲江湖2023·2023-08-06 10:00

PyTorch中nn-XXX与F-XXX的区别

nn.XXX与F.XXXPyTorch中torch.nn**（以下简写为nn）中的模块和torch.nn.functional（以下简写为F）**中的模块都提供了常用的神经网络操作，包括激活函数、损失函数、池化操作等
header-files·2023-08-06 07:03

机器学习&&深度学习——卷积神经网络（LeNet）

‍作者简介：一位即将上大四，正专攻机器学习的保研er上期文章：机器学习&&深度学习——池化层订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助卷积神经网络（LeNet）引言LeNet模型训练小结引言之前的内容中曾经将
布布要成为最负责的男人·2023-08-05 06:21

机器学习&&深度学习——池化层

机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助这其实也是torch.nn模块的知识，在之前的内容中有提到过，这边就是简单总结和回顾一下了，大家可以看看之前的内容：机器学习&&深度学习——torch.nn模块池化层池化层最大池化层和平均池化层填充
布布要成为最负责的男人·2023-08-05 06:51

机器学习&&深度学习——卷积的多输入多输出通道

从全连接层到卷积订阅专栏：机器学习&&深度学习希望文章对你们有所帮助其实关于卷积的相关内容，包括一些实现之前已经介绍过且代码实现过，具体大家可以看我以前的这篇文章：机器学习&&深度学习——torch.nn模块顺便可以把池化层等等看一看
布布要成为最负责的男人·2023-08-05 06:19

卷积神经网络【图解CNN】

文章目录1.卷积运算2.池化3.全连接层卷积神经网络可以看作一个函数或者黑箱，输入就是图片的像素阵列，输出就是这个图片是什么？
释怀°Believe·2023-08-05 03:15

深度学习——常见注意力机制

重点在于如何赋权1.将输入信息的所有通道平均池化。
追随远方的某R·2023-08-04 12:17

卷积神经网络：由输入大小计算输出大小

由输入大小计算输出大小卷积操作池化操作卷积操作假设输入大小为**(H,W)，卷积核（滤波器）大小为(FH,FW)**，输出大小为(OH,OW)，填充为P，步幅为S。则输出大小可以通过下式计算。
超勇的阿杰·2023-08-04 08:57

（深度学习，自监督、半监督、无监督！！！）神经网络修改网络结构如何下手？？？

池化层（PoolingLayers）：用于减少特征图的空间维度，例如最大池化或平均池化。
别和我抢安慕嘻·2023-08-04 05:08

线程池相关理论

什么是线程池线程池是一种利用池化技术思想来实现的线程管理技术，主要是为了复用线程、便利地管理线程和任务、并将线程的创建和任务的执行解耦开来。
小吕学编程·2023-08-03 20:11

《深度学习之PyTorch物体检测实战》读书笔记（二）神经网络的基本组成

池化层用
pzb19841116·2023-08-03 18:02

LeNet卷积神经网络-笔记

LeNet卷积神经网络-笔记手写分析LeNet网三卷积运算和两池化加两全连接层计算分析修正上图中H,W的计算公式为下面格式基于paddle飞桨框架构建测试代码#输出结果为：#[validation]accuracy
hsg77·2023-08-03 15:58

Java基础27-Java线程池如何保证核心线程不被销毁的

使用线程池的好处：降低资源消耗Java中所有的池化技术都有一个好处，就是通过复用池中的对象，降低系统资源消耗。设想一下如果我们有
Tian_Peng·2023-08-03 13:49

【动手深度学习-笔记】R-CNN系列

【动手深度学习-笔记】R-CNN系列R-CNNFastR-CNN兴趣区域池化层FasterR-CNN区域提议网络MaskR-CNN总结参考R-CNN区域卷积神经网络（region-basedCNN或regionswithCNNfeatures
wonder-wall·2023-08-03 03:46

UNSampling、UNPooling与Deconvolution

上采样UNSampling、上池化UNPooling、反卷积Deconvolution三者的不同转载记录如下：从图上可以看出，Unpooling的特点：是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息
gltmzq·2023-08-02 22:31

计算机视觉（六）图像分类

文章目录常见的CNNAlexnet1乘1的卷积VGG网络Googlenet（InceptionV1、V2、V3）全局平均池化总结Resnet、ResnextResNet残差网络ResNeXt网络应用案例
_企鹅_·2023-08-02 20:51

【卷积神经网络--卷积/池化后特征图大小计算公式】

【卷积神经网络–卷积/池化后特征图大小计算公式】参考链接:卷积神经网络系列之卷积/池化后特征图大小怎么计算？？
知识推荐号·2023-08-02 17:18

计算机毕设 深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉

文章目录0前言1课题背景2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2输入端3.3基准网络
DanCheng-studio·2023-08-02 12:40

大厂HR经常会问到的Java线程池面试题

线程的生命周期如下图所示：三、线程池有哪些作用降低资源消耗：通过池化技术重复利用已创建好的线程，降低线程创建和销毁造成的损耗。提高响应速度：任务到达时，无
殷十娘·2023-08-02 00:24

卷积神经网络

1.2超分辨率重构1.3医学任务1.4无人驾驶1.5人脸识别2.卷积2.1卷积神经网络和传统网络的区别2.2整体框架2.3理解卷积（重点）2.4为何要进行多层卷积2.5卷积核的参数2.6参数共享2.7池化层
笑傲江湖2023·2023-08-01 14:28

Pytorch深度学习-----神经网络之池化层用法详解及其最大池化的使用

系列文章目录PyTorch深度学习——Anaconda和PyTorch安装Pytorch深度学习-----数据模块Dataset类Pytorch深度学习------TensorBoard的使用Pytorch深度学习------Torchvision中Transforms的使用（ToTensor，Normalize，Resize，Compose，RandomCrop）Pytorch深度学习-----
-希冀-·2023-08-01 11:56

基础概念：图片的卷积可视化结果

1.前言之前介绍过卷积的基本概念，具体的可以参考图片的卷积和池化操作，这里给出可视化的操作，因为卷积在初学的时候比较抽象，现在有时间就写写看，希望可以给初学的同学一点启发吧(这里前提是学过pytorch
呆呆珝·2023-08-01 10:10

Keep your Eyes on the Lane Real-time Attention-guided Lane Detection 论文精读

在这项工作中，我们提出了LaneATT：一种基于锚点的深度学习车道线检测模型，与其他通用的深度学习对象检测器类似，它使用锚进行特征池化流程。
学渣在路上·2023-08-01 05:43

CNN网络的故障诊断（轴承的多故障类型分类+Python代码）

卷积神经网络结构由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层等构成。图卷积神经网络卷积层采用多组卷积核与输入层进行卷积运算，从输入层的原始数据中提取出新的特征信息。
向秃头前进中·2023-08-01 00:10

什么是全局平均池化，全局最大池化

全局最大池化图示如下，它是取每个featuremap的最大值。
thequitesunshine007·2023-07-31 23:58

国赛私有云

某企业拟使用OpenStack搭建一个企业云平台，以实现资源池化弹性管理、企业应用集中管理、统一安全认证和授权等管理。
皮皮蟹虾饺·2023-07-31 19:35

卷积层参数量计算

（图中的所有参数都算错了）卷积层和池化层可以看做1层，统称卷积层，由于池化层没有参数（只有超参数，但一般选主流的超参数就行），所以卷积层的参数量就是卷积核的参数量，有如下公式：拿Ng的例子来说：input
Dreamcatcher风·2023-07-31 13:04

基于Cyclone V SoC利用HLS实现卷积手写体数字识别设计

基于CycloneVSoC利用HLS实现卷积手写体数字识别设计本文是基于英特尔CycloneVSoC开发板，利用HLS技术实现三层卷积两层池化两层全连接推理运算的手写体数字识别设计硬件环境：CycloneVSoC
ppqppl·2023-07-31 09:33

深度神经网络修改常用tricks

深度神经网络修改常用tricksSPP金字塔结构SPP金字塔结构importmathimporttorchimporttorch.nn.functionalasF#构建SPP层(空间金字塔池化层)classSPPLayer
老张谋·2023-07-31 05:04
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