池化第30页

YOLOV3中卷积层，池化层，yolo层理解

前言：YOLOV3学习笔记，记录对卷积层，池化层，yolo层的理解，阐述深度学习中卷积核，通道数相关名词的含义。

开心的饲养员·2023-02-01 14:47

卷积神经网络的基本结构

池化层是一个特征压缩器，对上一层的特征进行压缩并尽可能减少图像的失真率，通过压缩特征使神经网络更具

计算机刘老师·2023-02-01 13:13

【深度学习笔记（五）】之卷积神经网络组成介绍

神经网络的结构是：输入层+隐藏层+激活函数+输出层卷积神经网络的组成：输入层+卷积层+激活函数+池化层+全连接层INPUT+CONV+RELU+POOL+FC（二）卷积层：所谓的卷积类似于图像空间域处理的卷积操作

开发小鸽·2023-02-01 13:12

（草履虫级别的精讲）卷积神经网络的基本组成结构

目录前言卷积神经网络的基本组成结构一.卷积层1.标准卷积层2.形变卷积3.空洞卷积二.池化层1.最大池化层2.平均池化层三.激活函数1.Sigmoid2.Tanh3.ReLU4.Leaky_ReLU5.

住在代码的家·2023-02-01 13:42

PyTorch基础（五）搭建Inception网络模型

上一篇博客中写了如何搭建基础的CNN网络，然后我又学习了比基本高级一点的神经网络框架，Inception框架，这个框架的核心作用就是不需要人为决定使用哪个过滤器，或者是够需要池化，而是由网络自己决定这些参数

zhiguo98·2023-02-01 13:42

inception网络_经典网络模型-inception v1 v2 v3 v4

inceptionmodel会将上一层产生的featuremap，分别使用1*1、3*3、5*5三种大小的卷积和3*3的最大池化并行生成4个形状相同的featuremap，然后将4个featuremap

weixin_39736650·2023-02-01 13:41

Inception 模型

https://blog.csdn.net/xxiaozr/article/details/71481356inceptionv1:去除了最后的全连接层，使用全局平均池化层来代替，因为全连接层的参数很多

weixin_33674976·2023-02-01 13:10

深度学习笔记(一)：卷积，池化

问题的提出常规的神经网络存在着一些致命的问题。对于大图片来说，如果使用神经网络，那么我们需要width*height*channel个weight，对于大图片来说这是难以处理的。首先这种全连接的方式是一种浪费，其次这么多weight很容易造成过拟合。所以我们提出了cnn。cnn的定义cnn是很多层layer的组合。每一层都通过一个不同的函数将一种activation转化为另一种。通常使用三种lay

Android笨鸟之旅·2023-02-01 05:36

CNN中卷积核大小、池化以及padding对输入图像大小的影响

我们发现在不使用padding操作时，经过卷积操作后，输出图像比输入图像小一点。为保证输出图像的大小不变，我们可以使用padding操作：conv1=nn.Conv2d(3,16,kernel_size=3,padding=1)pool1=nn.MaxPool2d(2)conv2=nn.Conv2d(16,8,kernel_size=3,padding=1)pool2=nn.MaxPool2d(2

Cary.·2023-02-01 04:04

转置卷积（transposed convolution）

转置卷积：作用是上采样（其他上采用方法还有插值和反池化），转置卷积实际上也是一种卷积。

lizi0403·2023-02-01 04:00

2022VLMo: Unified Vision-Language Pre-Training with Mixture-of-Modality-Experts

具体地，我们引入了模态混合专家(MoME)Transformer，其中每个块包含一个特定于模态的专家的池化和一个共享的自注意力层。

weixin_42653320·2023-01-31 23:02

浅谈常见的基础神经网络

LeNet:基本结构：INPUT输入层、C1卷积层、S2池化层、C3卷积层、S4池化层、C5卷积层、F6全连接层、Output全连接层。

凤枭香·2023-01-31 23:31

卷积神经网络以及经典网络模型的浅谈

卷积神经网络实际就是在进行全连接层之前加入了一些卷积层和池化层，其目的在于特征提起。在图片识别领域，

fangkaipeng.com·2023-01-31 23:00

结合代码理解Pointnet++网络结构

前言Pointnet提取的全局特征能够很好地完成分类任务，由于网络将所有的点最大池化为了一个全局特征，因此局部点与点之间的联系并没有被网络学习到，导致网络的输出缺乏点云的局部结构特征，因此PointNet

Chris_34·2023-01-31 14:08

基于深度学习的高分辨率重建上采样算法总结

它有反卷积(Deconvolution，也称转置卷积)、上池化(UnPooling)方法、双线性插值（各种插值算法）。

一只小小的土拨鼠·2023-01-31 13:22

PyTorch Geometric(PyG) Pooling Layers(TopKPooling)简介

=0.5,min_score=None,multiplier=1,nonlinearity=)参数:in_channels(int)–输入通道数，也就是x的shape[1].ratio(float)–池化比率

yrwang_xd·2023-01-31 12:04

基于图同构网络（GIN）的图表征网络的实现

基于图同构网络（GIN）的图表征网络的实现基于图同构网络的图表征学习主要包含以下两个过程：首先计算得到节点表征；其次对图上各个节点的表征做图池化（GraphPooling），或称为图读出（GraphReadout

庚|流年的函数·2023-01-31 12:04

图神经网络_06-基于图神经网络的图表征学习方法

基于图同构网络(GIN)的图表征网络的实现过程基于图同构网络的图表征学习主要包含以下两个过程：首先计算得到节点表征；对图上各个节点的表征做图池化(Grap

hifuture_·2023-01-31 12:03

基于图神经网络的图表示学习方法

基于GIN的图表征网络的实现基于图同构网络的图表征学习包含以下过程：首先计算得到节点表征；然后对图上各个节点的表征做图池化，得到图的表征。

只爱写代码·2023-01-31 12:02

Hybrid Dilated Convolution学习笔记

因为maxpooling进行池化操作后，一些细节和小目标会丢失，在之后的上采样中无法还原这些信息，造成小目标检测准确率降低然而去掉池化层又会减少

WaitPX·2023-01-31 12:30

深度学习6：如何看懂网络结构和输入输出？

目前我看到了三篇文章（+1篇池化层），写的特别详细，先把连接放在下面(按顺序看):https://blog.csdn.net/weixin_45330915/article/details/109003798https

王向上！·2023-01-31 10:31

深度卷积神经网络DCNN总结（AlexNet,ZFNet,VGGNet,GooleNet,ResNet）

改进ResNetResNext随机ResNet2016DenseNetAlexNet2012年AlexNet被提出，如果将隐藏层看做黑盒的话，输入有大概15万个特征，输出有5万个特征其中有8层网络，不算池化层

Nefelibat·2023-01-31 09:31

CNN与句子分类之动态池化方法DCNN--TensorFlow实现篇

本文是paper“AConvolutionalNeuralNetworkforModellingSentences”基于TensorFlow的实现方法，代码和数据集都可以到我的github上面进行下载。数据集及处理方法本文仿真的是论文的第二个实验，使用的数据集是TREC。该数据集是QA领域用于分类问题类型的。其中问题主要分为6大类别，比如地理位置、人、数学信息等等，这里使用one-hot编码表明其

liuchongee·2023-01-31 09:01

总结：高并发系统设计需要考虑的点

小魏的博客·2023-01-31 08:09

使用common pool2实现资源的池化

比如jdbc的连接池，通常连接数据库等外部中间件时，需要经历对象的创建、TCP连接的建立等一系列动作之后，连接方能使用；使用commonpool2实现资源的池化需要使用池的配置类GenericObjectPoolConfig

luhuancheng·2023-01-31 07:12

卷积神经网络

左图：全连接神经网络（平面），组成：输入层、激活函数、全连接层右图：卷积神经网络（立体），组成：输入层、卷积层、激活函数、池化层、全连接层2.卷积层计算卷积层类似于滤波器fliter在原始输入上滑动，我们得到新的特征

小饼干_7270·2023-01-31 00:42

[深度学习论文学习笔记]多模态融合的深度学习脑肿瘤检测方法

22355摘要：针对目前传统方法脑肿瘤检测准确率低的问题，提出一种基于深度学习的三维脑肿瘤检测方法.首先将不同模态的脑肿瘤磁共振成像影像进行融合，获取不同模态下的脑肿瘤病灶三维空间特征；然后在卷积层和池化层之

Slientsake·2023-01-30 18:28

TensorFlow学习(二)

它也是一种前馈神经网络，是指在该网络中，各神经元从输入层开始，接收前一级输入，并输出到下一级，直至输出层，整个网络中无反馈，如下所示：前馈神经网络卷积神经网络一般含有多个卷积层，池化层，以及激活层和全链接层

就是会把话说反·2023-01-30 18:27

【深度学习】简述CNN分类网络的演变脉络及各自的贡献与特点

CV各种任务的网络结构变形更是日新月异，让人眼花缭乱，但是不管怎么变，基本都是基于卷积、池化和全连接这三

秋天的波·2023-01-30 18:19

深度神经网络基础-池化

防止过拟合2反向传播池化maxpooling保持总梯度/损失不变，前向传播是把patch中最大的值传递给下一层。反向传播把梯度直接传给前一层的某个像素，其他像素梯度为0.

北漂流浪歌手·2023-01-30 14:26

动手学深度学习-学习笔记（五）

本文的主要内容有：：卷积神经网络基础；leNet；卷积神经网络进阶一、卷积神经网络基础本节我们介绍卷积神经网络的基础概念，主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义。

花花世界1202·2023-01-30 10:15

cuda学算法 2 矩阵前缀图片平滑，池化

标题cuda学算法1cuda-algorithm主要目的是学习算法和cuda。源码地址__global__voidcalsum_kernel(cuVector2Dpre,cuVector2Dcuimg){intj=threadIdx.x;//+threadIdx.y*blockDim.x;inti=blockIdx.x;//+threadIdx.y*blockDim.x;intn=pre.cols

SkyTangLei·2023-01-30 09:09

resnet18与resnet50

ResNet18的18层代表的是带有权重的18层，包括卷积层和全连接层，不包括池化层和BN层。

正则化·2023-01-30 08:01

【转载】关于Resnet18的结构参数以及每层卷积池化后的特征图大小和通道数变化

实验需要查到了这篇博客浅显易懂，真的是值得转载记录一下。更多需要的人阅读哦~以下完整的记录了原版博客，想看原版请戳ResNet18结构、各层输出维度网络结构及参数：importtorchvision.modelsasmodelsresnet18=models.resnet18()print(resnet18)ResNet((conv1):Conv2d(3,64,kernel_size=(7,7),

LIsaWinLee·2023-01-30 08:30

机器学习实战(第二版)读书笔记(3)——膨胀卷积，WaveNet

一、基础知识对于一个卷积层，如果希望增加输出单元的感受野，一般可以通过三种方式实现：增加卷积核的大小增加层数（比如两层3×3的卷积可以近似一层5×5卷积的效果）在卷积之前进行池化操作其中第1，2种方法会引入额外参数

爱晒太阳的胖子·2023-01-29 14:18

Netty源码（四）Buffer与池化

Netty的Buffer有如下特点：支持动态扩容读写双指针多种类型HeapBuffer、DirectBuffer、CompositeByteBuf支持引用计数支持池化NettyBuffer1.支持动态扩容

挪威的senlin·2023-01-29 14:58

从零复现PyTorch版（2）

网络结构和组件Yolov3的回顾，Yolov4的整体框图介绍，各个子模块的具体含义BackboneCSPNet等最新的提升性能技术NeckFPN+PANNET自顶向下+自低向上双向多尺度融合，SPP金字塔池化

鹿衔草啊·2023-01-29 14:05

Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution

图像转换网络图像转换网络使用带有步长的卷积代替池化层

LuDon·2023-01-29 11:33

神经网络：卷积层、池化层、非线性激活函数

文章目录前置：卷积操作一、基本骨架nn.Module的使用（对其继承）二、卷积层（ConvolutionLayers）三、池化层（PoolingLayers）ceilmode/floormode四、非线性激活函数前置

verse_armour·2023-01-29 09:21

common-pool2连接池技术初探

导言连接是一项程序运行中比较重的资源获取，受限于网络的不可信等因素，创建连接的开销一般是比较巨大的，所以才会有各种池化技术的出现，同理于线程池技术，都是为了减少创建连接的耗时，所以线程池技术基本是在高并发的业务领域必须掌握的一项技术连接池的技术

zhangkay·2023-01-29 08:29

人工智能小白日记语音情感分析探索之2 CNN相关及实验

人工智能小白日记语音情感分析探索之2CNN相关及实验前言正文内容1关于CNN2在tensorflow上搭建CNN2-1CNNMNIST分类器2-1-1输入层2-1-2卷积层12-1-3池化层12-1-4

狂奔的CD·2023-01-29 07:35

Java线程池8大拒绝策略，面试必问！

ThreadPoolExecutor是一个典型的缓存池化设计的产物，因为池子有大小，当池子

JAVA一方·2023-01-28 16:33

forward() missing 1 required positional argument: ‘indices‘错误解决

在自编码器中，进行上池化操作时报了forward()missing1requiredpositionalargument:'indices’的错误。

@秋野·2023-01-28 14:06

论文理解《Stacked Pooling: Improving Crowd Counting by Boosting Scale Invariance》

代码主页：https://github.com/siyuhuang/crowdcount-stackpool解决问题：在池化层上下功夫，解决了图像处理中的多尺度问题；发现：1.在人群计数的图片数据集上，

Selieyo·2023-01-28 09:39

【参数量（Params）与计算量(FLOPs)的计算】

文章目录前言一、参数量的计算1.卷积层2.池化层3.全连接层二、计算量的计算1.卷积层2.池化层3.全连接层总结前言随着深度学习在工业领域的使用，也随着深度学习的进步，模型的复杂度对于衡量一个模型的好坏也至关重要

MadXiaoTian·2023-01-28 08:51

四.CNN及各模型

1.卷积神经网络基础主要是卷积层和池化层，并解释填充、步幅、输入通道和输出通道的含义，介绍各种概念1.1二维互相关运算二维互相关（cross-correlation）运算的输入是一个二维输入数组和一个二维核

copain_sir·2023-01-28 04:05

随机采样池化--S3Pool: Pooling with Stochastic Spatial Sampling

S3Pool:PoolingwithStochasticSpatialSamplingCVPR2017https://github.com/Shuangfei/s3pool本文将常规池化看作两个步骤：1

O天涯海阁O·2023-01-27 11:58

吴恩达深度学习（笔记+作业）·第四课·第一周卷积神经网络

目录一、计算机视觉二、边缘检测三、padding、stride四、三维卷积（加入其他通道）五、卷积网络卷积层池化层六、卷积神经网络作业卷积网络的优点一、计算机视觉图片分类、目标检测、风格迁移……二、边缘检测

手可摘星辰不去高声语·2023-01-27 11:25

【深度学习】全连接层

如果说卷积层、池化层和激活函数等操作是将原始数据映射到隐层特征空间的话，

别来BUG求求了·2023-01-27 11:15

基于注意力机制的多尺度车辆行人检测算法

基于YOLOv3网络，首先，使用空间金字塔池化模块对多尺度局部区域特征进行融合和拼接，使网络能够更全面地学习目标特征；其次，利用

SAUTOMOTIVE·2023-01-27 11:13

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