池化第25页

深度学习随笔

一个CNN可看作由卷积、池化、全连接层组成，由于全连接层的权重矩阵是一个固定值，因此输入全连接层的特征图的维度也必须固定。

晓shuo·2023-04-17 01:07

全连接层FC

平均池化层1（AveragePoolingLayer1）：对卷积层1的输出特征图进行2x2的平均池化操作，将特征图的尺寸减

坠金·2023-04-17 01:33

CV个人面经

进入面试的十几家都挂了，凭记忆回忆PyTorch的dataset类介绍不同的归一化有什么区别batch太大或者太小会有什么影响模型过拟合或者欠拟合的原因有哪些正则化方式（其他的我再回忆回忆）撕题：卷积和池化的实现

于心叶的叶·2023-04-16 08:31

深度学习面试知识点总结

增加数据量4、earlystop2、ReLU函数的优缺点优点：1、减轻梯度消失和梯度爆炸问题2、计算方便，计算快3、加速训练过程缺点：1、输出结果不以0为中心2、负数部分恒为零，导致部分节点无法被激活3、池化层池化层有时候也称为下采样层

月光_a126·2023-04-16 04:55

简单介绍云计算

由云服务提供商把IT系统的基础设施建设好，并对计算设备进行池化，然后直接对外出租硬件服务器、虚拟主机、存储

xuemojianchi·2023-04-15 22:12

云安全解决方案安全保障体系框架

云计算平台是在传统IT技术的基础上，增加了一个虚拟化层，并且具有了资源池化、按需分配，弹性调配，高可靠等特点。因此，传统的安全威胁种类依然存在，传统的安全防护方案依然可以发挥一定的作用。

securitypaper·2023-04-15 14:05

Spring诞生的背景

Spring诞生前夕的世界当时的行业需求企业规模信息化规模扩大，单机在性能、可靠性上都难以满足，出现分布式、双机热备（集群）、分布式事务、资源池化等需求；各大厂商瓜分市场各技术协会为了行业的健康发展，积极推进行业的规范化

梦孤·2023-04-15 13:10

Netty之ByteBuf应用详解

目录目标概述实战创建直接内存的ByteBuf和堆内存的ByteBuf创建池化的ByteBuf和非池化的ByteBuf扩容ByteBufByteBuf写出方法ByteBuf读入方法释放ByteBuf的内存修改

我的身前一尺是我的世界·2023-04-14 20:51

深度学习导航（二）——DNN、RNN、CNN的基本讲解

目录书接上回DNN（全连接神经网络或叫深度神经网络）RNN（循环神经网络）CNN（卷积神经网络）卷积的定义(Convolution)权值共享Padding机制池化操作（Pooling）局部感受野全连接层

晨风默语·2023-04-14 15:10

卷积神经网络有哪些应用？Python上如何实现呢？

它可以自动提取输入数据中的特征，并通过多个卷积层和池化层逐步抽象出更高层次的特征。以下是卷积神经网络常见的应用：图像分类：CNN可以自动识别图像中的物体并将其分类。

字节跳远·2023-04-14 03:13

CNN/RNN python代码和详细解释（学习笔记）

人工神经网络神经网络的每个神经元如下基本wx+b的形式，其中x1x2表示输入向量w为权重，几个输入则意味着有几个权重，即每个输入都被赋予一个权重b为偏置biasg(z)为激活函数a为输出1.1CNN网络的层级结构输入层，卷积层，激活层，池化层

祎小祎·2023-04-13 17:37

人工智能学习之路－目标检测（SPP-Net）

相对于r-cnn,spp-net改进了以下内容：1）使用一次cnn提取所有的特征，不再对2000个特征框分别使用cnn克服了r-cnn中的特征提取的空间和时间的消耗2）通过空间金字塔池化将预选框统一为相同的尺寸

taylor_tiger·2023-04-13 17:07

【PyTorch】在CIFAR10数据集上实现卷积神经网络LeNet-5

LeNet又称LeNet-5，具有一个输入层，两个卷积层，两个池化层，3个全连接层（其中最后一个全连接层为输出层）网络结构图原理C1卷积层由6个大小为5*5的不同类型的卷积核组成，卷积核的步长为1

爱吃零食的苦学僧·2023-04-13 13:38

卷积下采样和池化的区别

池化通常池化层紧跟在CNN的卷积层之后。

秋水墨色·2023-04-13 13:02

【darknet】darknet——CSPDarknet53网络结构图（YOLO V4使用）

2020.9.13】发布CSPDarknet53结构图YOLOv4模型由CSPDarknet53作为骨干网络BackBone，下图为自己画的CSPDarknet53的网络结构图：注意：YOLOV4使用时删去了最后的池化层

Jared�·2023-04-13 12:25

一文详解java线程池详解Java线程池的七个参数详解池化技术 java如何选择核心线程数详解Java线程池的拒绝策略

目录引言线程池使用场景加快请求响应（响应时间优先）加快处理大任务（吞吐量优先）特殊说明线程池的池化技术线程池的创建手动创建创建newFixedThreadPool线程池创建newSingleThreadExecutor

互联网全栈开发实战·2023-04-13 09:53

人工智能前沿——「小海带」超全视觉注意力机制资源分享（附下载链接）

人工智能|计算机视觉——致力于目标检测领域科研Tricks改进与推荐|主要包括主干网络改进、轻量化网络、注意力机制、检测头部改进、空间金字塔池化、损失函数及NMS改进、ICCV/CVPR/ECCV视觉顶会创新点改进

加勒比海带66·2023-04-13 04:59

学习Tensorflow之卷积神经网络

学习Tensorflow之卷积神经网络卷积神经网络1.卷积神经网络发展历史2.卷积神经网络原理(1)局部感知(2)权值共享(3)边缘处理和步长(4)下采样（池化）(5)卷积后的宽度计算(6)池化后的宽度计算

_DiMinisH·2023-04-12 22:24

BQ40Z50RSMR一款电池管理芯片、ADS131B02QPWRQ1模数转换器和ISO7231CQDWRQ1三通道数字隔离器

功能：多功能控制器电池化学成份：锂离子/聚合

Summer-明佳达电子·2023-04-12 21:48

关于GAP（全局平均池化层）的起源与逐步改进和进化版本

这里写目录标题1.GAP起源1.论文1：IsSecond-orderInformationHelpfulforLarge-scaleVisualRecognition?2.论文2：TowardsFasterTrainingofGlobalCovariancePoolingNetworksbyIterativeMatrixSquareRootNormalization2.1摘要2.2引言3.论文3：

cnjs1994·2023-04-12 10:14

用拉普拉斯变换求零状态响应_什么是UPS？为什么用UPS？关于UPS电源的知识都在这里！...

来源：电气设计圈如有侵权，请联系删除UPS种类、功能、原理1什么是UPSUPS－UninterruptedPowerSystem；利用电池化学能作为后备能量，在市电断电等电网故障时，不间断地为用户设备提供

weixin_39676034·2023-04-12 07:46

乐优商城（项目搭建+统一通用异常处理）（一）

技术特点高并发（分布式、静态化技术、CDN服务、缓存技术、异步并发、池化、队列）高可用（集群、负载均衡、限流、降级、熔断）1.乐优商城介绍1.1项目介绍全品类的电商购物网站（B2C）。

小依真·2023-04-12 03:30

神经网络必面之手撕 —— IOU、NMS、正向卷积、池化、BN【持续更新】

一、IOU：注意：求交区域的时候，一定要和0比较大小，如果是负数就说明压根不相交importnumpyasnpdefComputeIOU(boxA,boxB):##计算相交框的坐标x1=np.max([boxA[0],boxB[0]])x2=np.min([boxA[2],boxB[2]])y1=np.max([boxA[1],boxB[1]])y2=np.min([boxA[3],boxB[3]

皮皮鲁与鲁西西�·2023-04-12 02:22

LeNet的详细网络结构

针对MNIST的LeNet结构如下图所示：包含2个卷积层，2个max池化层，2个全连接接层和1个relu层与一个softmax层。下面我来推导一下每层的神经元数目和参数的个数。

zhongshaoyy·2023-04-11 22:14

卷积神经网络各种经典模型--上篇

LeNet包含七个层，包括三个卷积层和两个子采样（池化）层。该网络的输入是数字图像，输出是对该数字的分类预测。在训练过程中，LeNet使用反向传播算法来调整网络中的参

Are_you_ready·2023-04-11 22:11

百度PaddlePaddle初识--Apple的学习笔记

知道了些关键术语：正则化，归一化，全链接，卷积，池化，softmax函数，VGG算法等。以及了解了之前图像识别的历史2012年为转折点，使用了卷积神经网络后，准确度提供了1

applecai·2023-04-11 19:08

卷积神经网络入门及思考--Apple的学习笔记

一，学习内容1.专业术语必须先理解含义输入层，隐层，卷积核及其参数的含义，卷积层，池化层，全链接层，权值共享，激活函数等。2.Lenet5每层的参数需要会看，并且自己知道如何计算。

applecai·2023-04-11 13:55

云数据中心网络技术

云计算具有资源池化，按需供给等特点，正是因为云计算的出现使得IT资源具备了可运营的条件。

勉族·2023-04-11 08:27

Python交通标志识别基于卷积神经网络的保姆级教程（Tensorflow）

搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。

阿松丶·2023-04-11 05:15

基于Tensorflow搭建卷积神经网络CNN（人脸识别）保姆及级教程

搭建的卷积神经网络是类似VGG的结构(卷积层与池化层反复堆叠，然后经过全连接层，最后用softmax映射为每个类别的概率，概率最大的即为识别结果)。

阿松丶·2023-04-11 05:39

斯坦福tensorflow教程(八) 计算机视觉和卷积网络简介

1目录计算机视觉卷积神经网络卷积池化特征可视化2计算机视觉计算机视觉发展比较早，在1966年就有相关CV的人工智能论文计算机视觉应用雏形：相关应用：图片分类目标识别物体标注Pose识别图标标题生成图片内容理解视觉问答图像生成迁移学习

致Great·2023-04-11 04:47

（三）卷积神经网络模型之——ZFnet

的大致演化过程ILSVRC介绍ZFNet的贡献论文研究的贡献1、特征可视化2、特征提取的通用性3、对于遮挡的敏感性4、特征的层次分析5、对于CNN结构的改进6、特征结构选择ZFNet所涉及的几个核心原理反池化过程反激活反卷积小结

Dream_Bri·2023-04-10 20:09

CNN经典网络模型详解LeNet（LeNet-1, LeNet-4, LeNet-5最详细, Boosted LeNet-4）发展和过程

其他模型结构3.补充一、LeNet-5详细LeNet-5是最受欢迎的LeNet-5，与LeNet-4相比只有细微差别，32x32的输入图像–6个28×28featuremaps卷积层(5×5size)--平均池化层

Studying 开龙wu·2023-04-10 20:35

LeNet模型详解以及代码实现

LeNet模型详解以及代码实现一、卷积神经网络的构成输入层卷积层激活函数池化层（Pooling）全连接层二、LeNet-5详解及代码实现1.LeNet模型详解2.代码实现三、参考资料一、卷积神经网络的构成输入层整个网络的输入

One2332x·2023-04-10 20:59

经典网络模型-LeNet

Lenet的网络结构规模较小，但包含了卷积层、池化层、全连接层，他们都构成了现代CNN的基本组件。

L888666Q·2023-04-10 20:58

（一）卷积神经网络模型之——LeNet

Lenet的网络结构规模较小，但包含了卷积层、池化层、全连接层，他们都构成了现代CNN的基本组件。

Dream_Bri·2023-04-10 20:28

Tesla技术方案深度剖析：自动标注/感知定位/决策规划/场景重建/场景仿真/数据引擎

摘要：特斯拉采用的是RegNet，相比于ResNet进行了更高一层的抽象，解决了NAS搜索设计空间(将卷积、池化等模块：连接组合/训练评估/选最优)固定、无法创建新模块的弊端，可以创建新颖的设计空间范式

yessunday·2023-04-10 13:58

mysql连接池的实现

文章目录前言一、池化技术二、什么是数据库连接池三、为什么使用数据库连接池不使用连接池使用连接池长连接和连接池的区别四、数据库连接池运行机制五、连接池和线程池的关系六、连接池设计要点连接池设计逻辑构造函数初始化请求获取连接归还连接析构连接池前言本文是

恒者走天下·2023-04-10 11:15

高并发内存池项目

2.什么是内存池1.池化技术2.内存池3.内存池主要解决的问题4.malloc3.开胃菜--先设计一个定长的内存池1.概述2.内容讲解3.代码实现4.效率（malloc与定长内存池）4.高并发内存池整体框架设计

昨天；明天。今天。·2023-04-10 06:27

高并发全链路优化

高并发解法：水平&垂直拆分，读写分离，高性能网络IO模型，负载均衡，缓存，异步，限流&熔断&超时控制&故障转移(悲观保系统可用性)，池化(连接池或内存块池化)。高并发核心原则：优先将流量挡在前置结点。

剑八-·2023-04-10 04:02

论文推荐：DCSAU-Net，更深更紧凑注意力U-Net

每个CSA块后面跟着一个步长为2的2×2最大池化，用于执行下采样操作。解码器通过采样逐步恢复输

deephub·2023-04-10 03:52

2.3、juc锁-信号量Semaphore

3、我们工作中遇到的各种池化资源，例如连接池、对象池、线程池等等。其中，你可能最熟悉数据库连接池，在同一时刻，一定是允许多个线程同时使用连接池的，当然，每个连接在被释放前，是不允许其他线程使用的。

七离_82cd·2023-04-10 03:17

Nvidia GPU池化-远程GPU

网卡池化、存储池化、内存池化、CPU池化等一系列相近基础设施领域的技术演进，让大家对GPU池化也产生了一些想法。面对依赖PCIe和NVLink实现小范围连接的GPU机器，人们迫

木子简书·2023-04-10 00:37

论文阅读之Fast RCNN

mysterymeng1994·2023-04-09 22:35

JAVA多线程并发编程-避坑指南

我们通常也会使用池化技术，去避免频繁创建和销毁线程。

京东云开发者·2023-04-09 20:24

改进YOLO系列：YOLOv5结合跨局部连接，实现多尺度特征融合，测试有效涨2个点

PANet还提出了自适应特征池化（AdaptiveFeaturesPo

一休哥※·2023-04-09 20:33

pytorch nn.MaxPool2d 池化层深度讲解及代码举例

首先上理论：池化层是夹在连续的卷积层的中间层，池化层可以非常有效地缩小矩阵的尺寸。从而减少最后全连接层中的参数。使用池化层既可以加快计算速度也有防止过拟合问题的作用。

weixin_42713739·2023-04-09 12:23

基于卷积神经网络（CNN）的回归预测方法实现——附代码

目录摘要：卷积神经网络介绍：输入层隐含层池化层（poolinglayer）输出层程序主要内容：运行结果：本文代码分享：摘要：基于Maltab平台，使用自带的深度学习工具箱和自带的手写图片数据，实现基于卷积神经网络的回归预测

神经网络与数学建模·2023-04-09 12:23

卷积层、池化层等作用

卷积层作用：1、局部连接：卷积神经网络有两种神器可以降低参数数目，第一种神器叫做局部感知野。一般认为人对外界的认知是从局部到全局的，而图像的空间联系也是局部的像素联系较为紧密，而距离较远的像素相关性则较弱。因而，每个神经元其实没有必要对全局图像进行感知，只需要对局部进行感知，然后在更高层将局部的信息综合起来就得到了全局的信息。网络部分连通的思想，也是受启发于生物学里面的视觉系统结构。视觉皮层的神经

NewDay_·2023-04-09 08:15

卷积神经网络是什么？

卷积神经网络的特点在于隐藏层分为卷积层和池化层（又叫采样层）。卷积层通过一块块卷积核在原始图像上平移来提取特征。1.什么

清晨的光明·2023-04-09 02:03

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