池化

Pytorch深度学习【十三】

LeNet网络基本结构图构造思路先用卷积层来学习图片空间信息池化层降低敏感度全连接层来转换到类别空间代码实现importtorchfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lclassReshape
EngineeringHR7·2023-01-15 07:58

PyTorch学习笔记（4）卷积、池化、非线性激活

代码案例池化层MaxPool2d介绍代码案例实际应用非线性激活ReLUSigmoid代码案例线性层参考基本骨架只需要继承Module类，再实现相应的方法即可。
游星凌·2023-01-15 07:03

PyTorch学习笔记（7）--神经网络：池化层

PyTorch学习笔记（7）–神经网络：池化层    本博文是PyTorch的学习笔记，第7次内容记录，主要介绍神经网络池化层的基本使用。
我这一次·2023-01-15 07:33

cnn池化层输入通道数_（pytorch-深度学习系列）CNN中的池化层-学习笔记

CNN中的池化层首先，池化(pooling)层的提出是为了缓解卷积层对位置的过度敏感性。什么意思？
weixin_39996478·2023-01-15 07:30

pytorch学习笔记-----卷积，池化参数计算

卷积神经网络构建一般卷积层，relu层，池化层写成一个模块importtorch.nnasnnclassCNN(nn.Module):def__init__(self):super(CNN,self).
cvks·2023-01-15 07:29

【学习笔记】【Pytorch】七、卷积层

三、functional.conv2d函数的使用1.使用说明2.代码实现四、torch.Tensor与torch.tensor区别五、nn.Conv2d类的使用1.使用说明2.代码实现六、池化公式学习地址
Mr庞.·2023-01-15 07:28

pytorch学习笔记—池化层

importtorchvisionfromtensorboardXimportSummaryWriterfromtorchimportnnfromtorch.utils.dataimportDataLoaderfromtorchvisionimporttransformsimporttorchtest_set=torchvision.datasets.CIFAR10("./datasets2",t
完◎笑·2023-01-15 07:58

PyTorch深度学习入门笔记（十一）神经网络池化层

课程学习笔记，课程链接文章目录一、MaxPool2d简介二、代码演示一、MaxPool2d简介这一节讲解池化层。还是通过Pytorch官方文档来进行学习：打开torch.nn的poolin
雪天鱼·2023-01-15 07:58

机器学习/pytorch笔记 池化

1全局池化1312.4400.pdf(arxiv.org)1.1理论部分将某个channel中所有的元素取平均，输出到下一层全连接层的替代操作，剔除了全连接层中黑箱的特征，直接赋予了每个channel实际的类别意义
UQI-LIUWJ·2023-01-15 07:28

pytorch 常见的网络层（卷积层，池化层，线性层，激活函数）

卷积层卷积运算：卷积核在图像上滑动，相应位置进行乘加；卷积层：又称为滤波器，过滤器，可以认为是某种模式，某种特征。卷积的过程类似于用一个模版去图像上寻找与它相似的区域，与卷积模式越相似，激活值越高，从而实现特征的提取。一般情况下，卷积核在几维上滑动就是几维卷积二维卷积示意图二维卷积（多通道版本）如果是多个通道的卷积核，首先按照单个通道进行操作，然后将得到的多个通道的特征图进行相加得到最后的结果。如
南妮儿·2023-01-15 07:27

pytorch学习笔记七：nn网络层——池化层、线性层

一、池化层池化运算：对信号进行“收集”并“总结”，类似于水池收集水资源，因而得名池化层。
Dear_林·2023-01-15 07:23

【Pytorch】神经网络-最大池化的应用 - 学习笔记

目的：保留数据特征，减少数据量一般常用的是nn.MaxPool2d，来看看它的参数参数dilation（空洞卷积）的解释ceil_mode的解释：如果=True，就要保留这六个数咱们来实现一下！importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportMaxPool2d#maxpool需要把整数变为浮点数input=torch.tensor([[1,2,0,3,1
Lucy@IshtarXu·2023-01-15 07:23

[PyTorch 学习笔记] 3.3 池化层、线性层和激活函数层

https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_others.py这篇文章主要介绍了PyTorch中的池化层
张贤同学·2023-01-15 07:23

【学习笔记】【Pytorch】八、池化层

【学习笔记】【Pytorch】八、池化层学习地址主要内容一、最大池化操作示例二、nn.MaxPool2d类的使用1.使用说明2.代码实现三、池化公式学习地址PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】.
Mr庞.·2023-01-15 07:52

ImageNet classification with deep convolutional neural networks

ImageNet图像分类目录1.引言2.网络结构2.1小细节2.2代码部分3.创新点3.1非线性激活函数ReLU（提速）3.2多GPU训练（提速）3.3局部响应归一化（增强泛化能力，已不再使用）3.4重叠池化
每天都要吃肉肉(●'◡'●)·2023-01-14 23:25

Alexnet论文介绍(ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks)

网络的大体结构：6000万个参数、65万个神经节点、5个卷积层、几个最大值池化层(max-poolinglayers)、3个全连接层、最后还有一个1000个类
hustqb·2023-01-14 23:23

Horizontal Pyramid Matching for Person Re-ID

论文方法[主要思想]使用多个尺度，将提取到的特征图进行水平划分成bins；将每个bin分别进行平均池化和最大池化，并将两个池化结果整合起来：每个尺度的不同
sth_catcher·2023-01-14 16:57

图神经网络学习6

网络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），得到图的表征（GraphRep
to2·2023-01-14 15:46

task6 基于图神经网络的图表示学习

我们一般在先图节点的表征，然后再通过图池化的方法。图表征学习要求在输入节点属性、边和边的属性得到一个向量作为图的节点表征。在图节点的表征的基础上，可以进一步做图的预测，比如图的同构性等。
EZaaEZ·2023-01-14 15:45

目标检测：RCNN、SppNet、Fast RCNN、Faster RCNN是如何过渡的？

目标检测：RCNN、SppNet、FastRCNN、FasterRCNN、思想总结R-CNN候选框生成Training迁移学习分类与回归候选框R-CNN存在的问题SppNet面临的问题空间金字塔池化特征图映射
HanZee·2023-01-14 13:58

【yolo目标检测】(1) yolov3，网络结构Darknet53，特征提取

在yolov3中没有池化层和全连接层。张量的尺度变换是通过改变卷积核的步长来实现的(也就是通过卷积实现下采样)。例如stride=(2,2)，
立Sir·2023-01-14 13:47

YOLOv3学习——特征提取与候选区域

通过连续使用多层卷积和池化等操作，能得到语义含义更加丰富的特征图。在检测问题中，
天涯尽头黄鹤楼·2023-01-14 13:14

【图像分割论文阅读】DeepLabV3+:Encoder-Decoder with Atrous Separable Convolution for SemanticImageSegmentation

Liang-ChiehChen团队，收录于CVPR2018论文地址Encoder-DecoderwithAtrousSeparableConvolutionforSemanticImageSegmentation背景空间金字塔池化
LawenceRay·2023-01-14 12:48

pytorch框架--网络方面--自建模型示例

自己搭建模型、检查网络是否错误importtorchfromtorchimportnn#导入记好了，2维卷积，2维最大池化，展成1维，全连接层，构建网络结构辅助工具fromtorch.nnimportConv2d
默凉·2023-01-14 11:10

pytorch框架--网络方面--完整训练示例

完整训练示例使用pytorch自带数据集，构建简单网络，进行训练importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnn#导入记好了，2维卷积，2维最大池化，展成1维，
默凉·2023-01-14 11:10

笔记11111

由于现在图像的清晰度越来越高，需要对图片进行压缩，否则计算机的计算量会很大，我们进行降采样（改变图像的大小，不会改变结构）卷积层池化层全连接层
#黄油面包·2023-01-14 08:38

卷积神经网络-cnn和lstm

卷积神经网络和传统的网络的区别1.3卷积的作用1.3.1图像颜色通道1.3.2卷积的次数1.4卷积层涉及的参数1.4.1滑动窗口的步长1.4.2卷积核的大小1.4.3边缘填充1.4.4卷积核的个数1.4.5卷积参数共享1.5池化层
小玩偶啊·2023-01-14 07:28

基于深度学习的图像风格迁移 实战毕设完整代码

我们参考论文，使用的卷积神经网络为公开的标准19层VGG网络，其中包含16个卷积层和5个池化层；但是我们不使用任何的全连接层。
数学是算法的灵魂·2023-01-14 07:28

Keras、Tensorflow中卷积、池化Padding参数valid和same的区别总结

Keras中Padding效果可以使用valid和same指定，有些教程上直接把valid和same解读为是否使用填充（valid：不填充，same：填充），有些教程甚至把same解读为输出size和输入size相同，我个人理解以上说法都是片面的。官方帮助上这样说的：“valid”代表只进行有效的卷积，即对边界数据不处理。“same”代表保留边界处的卷积结果，通常会导致输出shape与输入shap
SwaggerWX·2023-01-14 00:33

AlexNet论文学习

2.适合的梯度下降函数（Relu）可以加速训练3.GPU并行运算更加迅速4.数据增广、批处理训练dropout、池化操作、LRN正则化可以减少过拟合摘要Alex小组训练了一个DCNN，由五个卷积层，一些
20220723开始学Java·2023-01-14 00:59

卷积神经网络系列之卷积/池化后特征图大小怎么计算？？

1.卷积后的大小：W：矩阵宽，H：矩阵高，F：卷积核宽和高，P：padding（需要填充的0的个数），N：卷积核的个数，S：步长width：卷积后输出矩阵的宽，height：卷积后输出矩阵的高width=（W-F+2P）/S+1（向下取整）height=（H-F+2P）/S+1（向下取整）当conv2d(),max_pool()中的padding=SAME时，width=W，height=H，则保
blue_lala·2023-01-13 22:09

CNN 卷积层输出尺寸计算（长、宽）

公式：卷积后，池化后尺寸计算公式：(图像尺寸-卷积核尺寸+2*填充值)/步长+1(图像尺寸-池化窗尺寸+2*填充值)/步长+1假设输入图片大小是（H，W），滤波器（卷积核）大小（FH，FW）,一般FH=
集电极·2023-01-13 22:07

卷积/池化后的图片大小计算

1、卷积操作设输入图像尺寸为WxW，卷积核尺寸为FxF，步幅为S，Padding使用P,经过该卷积层后输出的图像尺寸为NxN：2、池化操作设输入图像尺寸为WxW，卷积核的尺寸为FxF，步幅为S，池化后输出图像大小
纸上得来终觉浅～·2023-01-13 22:06

SENet: Squeeze-and-Excitation Networks

Squeeze-and-ExcitationNetworks目录具体步骤Squeeze-and-Excitation在做啥SE-InceptionModule和SE-ResNetModule额外的参数量消融实验实现代码具体步骤输入特征图，经过全局平均池化
00000cj·2023-01-13 22:22

测试平均池化的效果（仅记录）

average_pool=torch.nn.AvgPool3d(kernel_size=(1,4,4),stride=(1,4,4)).cuda()a=torch.arange(98,dtype=torch.float32).reshape(1,2,7,7)img1=average_pool(a)print(img1)b=torch.arange(128,dtype=torch.float32).
思妙想多多财-杰·2023-01-13 21:21

VGG的成功之处在哪

VGG网络可以分为两部分：第⼀部分主要由卷积层和汇聚层组成，第⼆部分由全连接层组成VGG与AlexNet相比，VGG采用小的卷积核和池化层，层数更深，通道数更多，其中每个通道代表着一个FeatureMap
算法与编程之美·2023-01-13 20:39

目标检测中特征图与感受野的关系

感受野公式F(i)=(F(i+1)-1)*Stride+Ksize#F(i)代表第i层感受野#F(i+1)代表第i+1层感受野#Stride代表第i层步距#Ksize代表卷积核或者池化核尺寸如上图所示：
jq_98·2023-01-13 20:07

CNN调优总结

使用平均和最大池化层的和。使用大约12
小白学视觉·2023-01-13 11:05

[卷积][步长][尺寸]设置Padding以实现下采样率的控制

卷积和池化后形状计算公式分别如下：没有空洞卷积的计算：Shapeiconv/pool=Shapeiin+2pi−kisi+1\mathrm{Shape}_i^{\mathrm{conv/pool}}=\
Le0v1n·2023-01-13 10:58

卷积神经网络基础概念理解（一）

举例说明二卷积概念1.卷积核（Kerner）2.过滤器（Filter）3.通道（Channels）4.感受野5.填充（Padding）6.步长（Stride）7.空洞卷积8.卷积计算（Convolution）9.池化
猪悟道·2023-01-13 10:28

卷积神经网络的padding（四）

使得边界点变成中间点计算公式参数共享每个特征图的参数都是一样的，如10*55*3有十个特征图参数，即每个特征用3层rgb提取，所以参数总共55*3*10=750个参数加上b的偏置项目，10个特征有10个所以总共参数为760个池化对每个特征图进行压缩
MioeC·2023-01-13 10:56

卷积神经网络实例

使用6个5*5*1(过滤器的通道数一定要和输入图像的通道数目保持一致），步长为1，padding数为0，则输出的图像大小为28*28*6,然后进行池化操作，f=2,s=2，池化后的图像大小为14*14*
ciaowzq·2023-01-13 10:26

卷积神经网络中的池化层和全连接层

池化层作用：提取卷积后图片中的主要特征，缩小图片的维度，减小输出时的计算量。池化层的参数：f:filtersizes:stride当f=2,s=2时，其效果相当于表示层的高和宽都缩小为原来的1/2。
ciaowzq·2023-01-13 10:25

平移不变性和平移可变性理解

因此就很矛盾，解决办法采用ROI池化，但是因此会造成训练和测试的速度下降。
邓建雄·2023-01-13 09:44

卷积神经网络（CNN）的平移不变性和旋转不变性。

不变性的原理简单来说，卷积神经网络依靠卷积+池化达到一定程度上的不变性，因为图像经过平移或旋转后，图片上
深度不学习！！·2023-01-13 09:13

深度学习技术汇总

深度学习1背景2基础知识汇总3深度学习框架4数据集5数据预处理6模型构建6.1常见模型结构6.2激活函数6.3其它6.3.1卷积6.3.2池化6.3.3感受野7模型配置后向传播7.1损失函数7.1.1损失函数
晓码bigdata·2023-01-13 08:06

花书 《深度学习》 学习笔记 卷积神经网络-理论基础

在这一章中我们将学习卷积运算、池化以及卷积的优势9.1卷积运算在通常形式中，卷积是对两个实变函数的一种数学运算。
NONE-C·2023-01-13 00:35

CNN（Convolutional Neural Network）

在卷积层后面是池化层(Poolinglayer)，这个也是CNN
梦码城·2023-01-12 19:09

avg_pool2d平均池化的使用方法

input：输入张量kernel_sizepool的大小，可以是一个单个数字，也可以是一个tuple，如果是单个数字，例如2，就是（2，2）stride：pool移动的大小，可以为单个数字，也可以是一个tuplepadding：在两侧填充0，可以为单个数字，也可以是一个tupleceil_mode：如果为True，将在公式中使用ceil而不是floor来计算输出形状。count_include_p
Zherui Cao·2023-01-12 18:05

机器学习之keras：keras中的complie、fit、predict、save函数说明

一、模型定义keras中模型定义十分简单，主要通过add函数来添加layers，而这些layers包含比如卷积层Conv2D、池化层Pool，全连接层Dense,激活函数层Activation等。
JacksonKim·2023-01-12 17:36
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