池化

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）详细解释（带示例）

它通过卷积层、池化层和全连接层等组件，自动提取数据的特征，大大减少了模型的参数数量，降低计算量，同时提高了模型的泛化能力。主要组件卷积层：是CNN的核心组件，由多个卷积核组成。
浪九天·2025-03-02 21:19

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析

一、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。
大模型_学习路线·2025-03-02 16:04

图像识别-pytorch

Pytorch神经网络工具箱神经网络核心组件神经网络的基本组件层：包括卷积层、池化层、全连接层等。层是神经网络的基本结构，输入张量通过层后变为输出张量。
星辰瑞云·2025-03-01 17:08

池化管理及其实现

池化管理池化管理是一种常用的资源管理方式，它通过对资源对象进行重复使用来提高性能和节省资源。池化管理的优点如下：1.提高性能：池化管理可以通过重复使用资源对象来提高性能。
CCCCVVVVCCCC·2025-02-27 11:38

资源池化构想

基于地址池和黑盒构想，若对内将实验室仪器资源池化，对外封装只留接口。则可以最大化的利用有效资源，减少人工维护。
qq_1572902205·2025-02-27 10:05

OpenHarmony 特性解析——硬件资源池化架构介绍

本期，我们通过介绍OpenHarmony的硬件资源池化框架，为大家揭晓OpenHarmony是如何实现多设备协同的。一、硬件资源访问的演进硬件资源访问是多设备进行协同的关键。
愿天堂没有996·2025-02-27 10:05

高效Java对象池：Commons-Pool2入门与进阶

高效Java对象池：Commons-Pool2入门与进阶1.什么是池化技术以及池化技术的核心思想池化技术（Pooling）是一种通过预先创建并管理可复用资源来提升系统性能和资源利用率的设计思想。
中國移动丶移不动·2025-02-26 03:45

【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式有哪些？？让我们一起看看！

文章目录【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索...前言：1.串联（Concatenation）2.加法（Addition）3.乘法（Multiplication/Attention）4.全局池化
985小水博一枚呀·2025-02-22 22:59

图像识别与应用

与全连接神经网络不同，CNN通过卷积层、池化层等结构，能够有效提取图像的局部特征，并逐
狂踹瘸子那条好脚·2025-02-20 13:10

基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践技术应用

深度学习发展与机器学习深度学习的历史发展过程机器学习，深度学习等任务的基本处理流程梯度下降算法讲解不同初始化，学习率对梯度下降算法的实例分析从机器学习到深度学习算法专题二深度卷积网络、卷积神经网络、卷积运算的基本原理池化操作
xiao5kou4chang6kai4·2025-02-20 11:20

深度学习篇---深度学习框架图像预处理&各部分组件

文章目录前言第一部分：图像预处理PaddlePaddle图像预处理PyTorch图像预处理第二部分：框架各部分组件PaddlePaddle1.卷积层(ConvolutionalLayer)2.池化层(PoolingLayer
Ronin-Lotus·2025-02-05 13:26

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜输出维度公式｜15

如是我闻：在卷积和池化操作中，计算输出维度的公式是关键，它们分别可以帮助我们计算卷积操作和池化操作后的输出大小。
漂亮_大男孩·2025-02-04 19:52

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜输出维度公式如何理解？｜16

\text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小}+2\cdot\text{填充大小}}{\text{步长}}+1输出大小=步长输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小+1池化
漂亮_大男孩·2025-02-04 19:21

计算机视觉：卷积核

通过不断堆叠卷积层和池化层，可以逐渐提取出更高级别的特征，从而实现更复杂的任务。卷积神经网络中的卷积核可以通过反向传播算法进行训练和优化，使其能够自适应地学习输入数据中的特征。因此，卷积神经网络在图像
每天五分钟玩转人工智能·2025-01-25 12:23

4-2 计算机视觉-卷积神经网络-基本网络组件

3、卷积层和池化层有什么区别？4、什么是端到端学习end-to-end？1、为什么卷积核一般都是奇数？
沉睡的小卡比兽·2025-01-25 11:52

经典卷积网络算法-VGG16

目录前言TensorFlow2.x中的tf.keras.applications使用示例主要参数迁移学习TensorFlow2.x的优势VGG16前置理解：全连接池化层具体作用与1x1池化的区别使用场景示例与
終不似少年遊*·2025-01-25 03:47

中科曙光C/C++研发工程师二面

它通过卷积层和池化层提取图像特征，并通过全连接层进行分类或回归预测。CNN在图像识别、目标检测和图像生成等领域取得了巨大成功。
TrustZone_·2025-01-21 16:31

YOLOv8改进，YOLOv8检测头融合DiverseBranchBlock，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等

该模块被命名为多样分支块（DiverseBranchBlock，DBB），通过结合不同尺度和复杂度的多样分支来丰富特征空间，包括卷积序列、多尺度卷积和平均池化，从而增强单个卷积的表示能力。
挂科边缘·2025-01-20 23:49

qwenvl 代码中的attention pool 注意力池如何理解，attention pool注意力池是什么？

的代码的时候，发现代码里有一个Resampler以及attn_pool，这和之前理解的连接池线程池表示资源复用的意思不太一样，查了一下：注意这里的pool和线程池连接池里面的pool不一样:深度学习中的池化
OpenSani·2025-01-20 01:13

浅谈云计算01 | 云计算服务的特点

本文将详细探讨云计算的五个主要特点，包括按需自助服务、广泛的网络接入、资源池化、快速弹性伸缩以及可计量服务。
时光札记z·2025-01-19 22:12

注意力池化层：从概念到实现及应用

注意力池化层（AttentionPoolingLayer）提供了一种有效的解决方案，通
专业发呆业余科研·2025-01-17 21:39

遗传算法与深度学习实战（25）——使用Keras构建卷积神经网络

遗传算法与深度学习实战（25）——使用Keras构建卷积神经网络0.前言1.卷积神经网络基本概念1.1卷积1.2步幅1.3填充1.4激活函数1.5池化2.使用Keras构建卷积神经网络3.CNN层的问题
盼小辉丶·2025-01-17 00:10

计算机视觉中，Pooling的作用

在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。
Wils0nEdwards·2024-09-15 23:06

遥感图像分割系统：融合空间金字塔池化（FocalModulation)改进YOLOv8

1.研究背景与意义项目参考AAAIAssociationfortheAdvancementofArtificialIntelligence研究背景与意义遥感图像分割是遥感技术领域中的一个重要研究方向，它的目标是将遥感图像中的不同地物或地物类别进行有效的分割和识别。随着遥感技术的不断发展和遥感图像数据的大规模获取，遥感图像分割在农业、城市规划、环境监测等领域具有广泛的应用前景。然而，由于遥感图像的特
xuehaisj·2024-09-15 18:56

卷积神经网络（CNN）详细介绍及其原理详解（二）

接上一文继续;五、全连接层假设还是上面人的脑袋的示例，现在我们已经通过卷积和池化提取到了这个人的眼睛、鼻子和嘴的特征，如果我想利用这些特征来识别这个图片是否是人的脑袋该怎么办呢？
FFmpeg123·2024-09-13 20:04

OpenCV高阶操作

这个过程可以通过多种方法实现，但最常见的是通过图像金字塔中的pyrDown函数（在OpenCV中）或其他类似的滤波器（如平均池化、最
富士达幸运星·2024-09-13 19:03

【2023年】云计算金砖牛刀小试3

云平台可实现IT资源池化，弹性分配，集中管理，性能优化以及统一安全认证等。
geekgold·2024-09-13 17:17

旧版中 pytorch.rfft 函数与新版 pytorch.fft.rfft 函数对应修改问题

pytorch.rfft函数与新版pytorch.fft.rfft函数对应修改问题前言一、旧版pytorch.rfft()函数解释二、新版pytorch.fft.rfft()函数解释三、总结前言这两天整理谱池化操作
带鱼的鱼香肉丝·2024-09-10 17:10

Python(PyTorch和TensorFlow)图像分割卷积网络导图(生物医学)

要点语义分割图像三层分割椭圆图像脑肿瘤图像分割动物图像分割皮肤病变分割多模态医学图像多尺度特征生物医学肖像多类和医学分割通用图像分割模板腹部胰腺图像分割分类注意力网络病灶边界分割气胸图像分割Python生物医学图像卷积网络该网络由收缩路径和扩展路径组成，收缩路径是一种典型的卷积网络，由重复应用卷积组成，每个卷积后跟一个整流线性单元(ReLU)和一个最大池化操作
亚图跨际·2024-09-10 11:30

【前端面试】事件监听机制&React 的事件系统实现

性能优化：React可以对事件进行池化（Pooling），这意味着事件对象可以在事件处理过程中被重用，减少了内存分配和垃圾回收的开销。
贾明恣·2024-09-09 03:45

Python中的深度学习神经网络

文章目录1.引言-简介-深度学习与Python的关系2.神经网络的原理-神经网络基础知识-Python中的神经网络库与工具-构建与训练神经网络模型的步骤深度学习训练过程3.卷积神经网络的原理-卷积层与池化层
2301_78297473·2024-09-07 08:46

[Instance Normalization] The Missing Ingredient for Fast Stylization

通过instancenormalization，可以去除content图像的个体对比度差异，从而简化生成过程2）高度非线性的contrastnormalization很难通过CNNblock（包含卷积、池化
emergency_rose·2024-09-06 08:32

问题

卷积层和池化层都能反向传播DenseNet→修改了网络结构U-Net→修改了激活函数，拼接catResNet→相加add
三点水_787a·2024-09-04 22:28

英伟达发布最新屠榜 Embedding 模型——NV-Embed-v2

NV-Embed-v2提出了几项新设计，包括让LLM关注潜在向量以获得更好的池化嵌入输出，并展示了一种两阶段指令调整方法，以提高检索和非检索任务的准确性。
吴脑的键客·2024-09-04 13:28

学习笔记---自动驾驶

3.卷积神经网络（CNN）：关键技术用于提取图像特征，包括卷积层、激活函数、池化层等组件处理图像数据。4.循环神经网络（RNN）：处理序列数据，如车辆历史速度序列，用于建模时间序
酒饮微醉-·2024-09-04 09:33

深度学习(二)

CuDNN（CUDADeepNeuralNetworklibrary）是NVIDIA为加速深度学习计算而开发的高性能GPU加速库，专门优化了深度神经网络（DNN）的常见操作，如卷积、池化、归一化和激活函数等
小泽爱刷题·2024-09-03 06:10

Java池化思想之一：线程池（Thread Pool）

在Java中，池化结构（PoolingStructure）是一种常用的设计模式，用于管理和重复使用有限的资源。
Sheeppc117525·2024-08-30 16:37

卷积核的作用

通过卷积和池化操作，可以降低输入图像的空间维度。
melonbo·2024-08-29 23:45

Java线程池

线程池的概念线程池是一种基于池化技术的多线程运用形式，它预先创建了一定数量的线程，并将这些线程放入一个容器中（即线程池）进行管理。
纣王家子迎新·2024-08-29 03:28

深入理解Java线程池：原理、使用与最佳实践

一、线程池的原理1.1线程池的基本概念线程池是一种基于池化技术的多线程管理机制，它预先创建一
张某布响丸辣·2024-08-28 02:11

Atrous Spatial Pyramid Pooling（ASPP）空洞空间卷积池化金字塔

ASPP通过在网络中引入多个并行的分支，每个分支使用不同尺度的空洞卷积和池化操作，来捕获不同
m0_55576290·2024-08-26 06:22

加速自动驾驶模型迭代，数据存算一体是关键

近日，焱融高性能分布式文件存储系统YRCloudFile联合趋动科技OrionXAI算力资源池化软件与GeminiAI开发训练平台，共同打造自动驾驶
virtaitech·2024-08-22 17:11

解决方案上新了丨趋动科技推出基于银河麒麟操作系统的异构算力池化解决方案

趋动科技携手麒麟软件打造基于银河麒麟操作系统的异构算力池化解决方案，共同探索AI领域新场景。人工智能技术作为数字经济发展的重要推手，在各行业业务场景中落地需要大量AI算力资源的有效保障。
virtaitech·2024-08-22 17:11

2021年秋招算法岗面经-字节跳动

【欢迎关注公众“机器学习面试基地”，获取更多面试题资源】一面过(一个小时)讲实习实习的结果是如何评估的为什么用AUC，而不用别的AB测试时，为什么是基于用户划分，而不是基于司机划分最大池化的反向传播求导公式
机器学习面试基地·2024-02-20 22:13

05基于卷积神经网络-支持向量机（自动寻优）CNN-SVM数据分类算法

CNN的核心思想是通过卷积层和池化层来自动提取图像中的特征，从而实现对图像的高效处理和识别。在传统的机器学习方法中，图像特征的提取通常需要手工设计的特征提取器，如SIFT、HOG等。
机器不会学习CSJ·2024-02-20 21:28

卷积神经网络CNN浅析(卷积池化、感受野、共享权重和偏置、特征图)

一、前言在卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)出现之前,神经网络中相邻的所有神经元之间都有连接,这称为全连接(fully-connected),如图1所示。图1全连接(fully-connected)然而有科学研究,人眼去观察外界时,是通过先观察物体的局部信息,然后通过这些局部信息从而获得全局信息,即识别这个物体是什么.所以根据这个原理去设计神经网络的话,每
jackylzh·2024-02-20 09:49

卷积，步长，池化，1×1 卷积层，最大汇聚层和平均汇聚层

目录一：回顾二：卷积神经网络举个例子三：卷积互相关运算卷积层学习卷积核四：填充五：步幅六：多输入多输出通道七：1×1卷积层为什么需要1*1的卷积核？八：最大汇聚层和平均汇聚层九：Lenet介绍十：总结所有项目代码+UI界面一：回顾上一篇介绍了深度学习中的层和块以及参数管理,深度学习模型由层和块组成。层是神经网络的基本组成部分，它接受输入并将其转换为输出。块由多层组成，通常用于表示更复杂的操作，例如
QTreeY123·2024-02-20 09:49

图像卷积、步长、填充、特征图、多通道卷积、权重共享、感受野、池化

图像卷积、步长、填充、特征图、多通道卷积、权重共享、感受野、池化卷积神经网络的一些基本概念：图像卷积、步长、填充、特征图、多通道卷积、权重共享、感受野、池化1.图像卷积、步长、填充图像卷积：卷积核矩阵在一个原始图像矩阵上
seasonsyy·2024-02-20 09:16

Video Feature extracting

下图为一个典型的CNN网络，红色矩形是卷积层，绿色是归一化层，蓝色是池化层，黄色是全连接层。
水溺三千·2024-02-20 08:00

云计算基础-存储虚拟化（深信服aSAN分布式存储）

什么是存储虚拟化分布式存储是利用虚拟化技术“池化”集群存储卷内通用X86服务器中的本地硬盘，实现服务器存储资源的统一整合、管理及调度，最终向上层提供NFS、ISCSI存储接口，供虚拟机根据自身的存储需求自由分配使用资源池中的存储空间
比特微联·2024-02-19 13:19
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他