池化

51、全连接 - 特征的全局融合

Resnet50中的核心算法，除了卷积、池化、bn、relu之外，在最后一层还有一个全连接。下图是Resnet50网络结构结尾的部分，最后一层Gemm(通用矩阵乘法）实现的就是全连接操作。
董董灿是个攻城狮·2024-01-05 05:16

池化层

池化层设计的目的主要有两个。最直接的目的，就是降低了下一层待处理的数据量。
小幸运Q·2024-01-04 20:46

Java 线程池详解（一）：线程池实现原理及使用

如何利用已有对象来服务就是一个需要解决的关键问题，其实这就是一些"池化资源"技术产生的原因。比如数据
许大侠0610·2024-01-04 16:28

动手学深度学习之卷积神经网络之池化层

池化层卷积层对位置太敏感了，可能一点点变化就会导致输出的变化，这时候就需要池化层了，池化层的主要作用就是缓解卷积层对位置的敏感性二维最大池化这里有一个窗口，来滑动，每次我们将窗口中最大的值给拿出来还是上面的例子
baidu_huihui·2024-01-04 12:35

池化层解析：新手也能理解 PyTorch 中的核心组件

目录torch.nn详解nn.MaxPool1dnn.MaxPool2dnn.MaxPool3dnn.MaxUnpool1dnn.MaxUnpool2dnn.MaxUnpool3dnn.AvgPool1dnn.AvgPool2dnn.AvgPool3dnn.FractionalMaxPool2dnn.FractionalMaxPool3dnn.LPPool1dnn.LPPool2dnn.Adapt
E寻数据·2024-01-04 11:53

深度学习的一点学习笔记（CNN相关）

因为是学习笔记，估计唯一看的人是我自己，我就忽略一些CNN的基础部分，比如什么是卷积，卷积如何操作，pytorch怎么实现卷积层，什么是池化层，pytorch怎么实现池化层等等。
Pagesns·2024-01-04 09:35

FPGA万花筒之(十七):基于FPGA的卷积神经网络实现之池化模块、全连接模块与输出

本文对基于FPGA的卷积神经网络实现的池化模块、全连接模块与输出模块进行了简要叙述。【嵌牛
张俸玺20012100022·2024-01-04 05:01

论文解读：A New CNN Building Block for Low-ResolutionImages and Small Objects

像池化选择maxpooling或者是averagepooling、卷积的步长(太大的话会丢失信息)都是很头疼的问题，为此设计SPD模型。
十有久诚·2024-01-04 02:53

49、Resnet - 残差结构

前面我们介绍了Resnet中常见的算法，包括：卷积，池化，批归一化和激活函数，本机介绍一个在Resnet网络中最重要的一个结构算法，称之为残差结构。
董董灿是个攻城狮·2024-01-04 00:43

Sequential Matching Network: A New Architecture for Multi-turn Response Selection in Retrieval-Based Chatbots

SMN开始在多个粒度层级上匹配回答，然后通过卷积和池化操作，从每个句子对中提取出表示重要信息的向量。这些向量按照对话时间顺序依次输入RNN，得到匹配分数和RNN的
I_am_John_Rain·2024-01-03 14:41

架构设计内容分享(七十一)：架构必备：10WQPS超高并发架构的10大思想

目录如何理解高并发系统1.业务分治思想+微服务拆分2.数据分治思想+分库分表3.读写分离思想+主从分离4.池化思想5.缓存思想6.异步思想+消息队列削锋7.服务保护思想：熔断降级8.限流思想9.扩容思想
之乎者也··2024-01-02 11:59

【机器学习】卷积神经网络（四）-实现细节（Caffe框架为例）

六、实现细节都有哪些开源的卷积神经网络实现caffe中卷积神经网络各个层（卷积层、全连接层、池化层、激活函数层、内基层、损失层等）Caffe2与caffe对比caffe2开源吗使用caffe的c++版本和
十年一梦实验室·2024-01-02 06:02

Vmware SDDC 架构

https://wenku.baidu.com/view/7eea1d495022aaea998f0fea.htmlvCloudDirectorVDC管理部件SDDC软件定义数据中心抽象化（虚拟化）-->池化和自动化
Sophonist·2024-01-01 22:25

YOLOv8改进 更换多层池化操作主干网络PoolFormer

一、多层池化操作主干网络PoolFormer论文论文地址：2111.11418.pdf(arxiv.org)二、PoolFormer的网络结构PoolFormer采用自注意力机制和池化操作相结合的方式，
学yolo的小白·2024-01-01 20:02

YOLOv8独家原创改进： 多种新颖的改进方式 | 保持原始信息-深度可分离卷积(MDSConv) | 全局感受野的空间金字塔 (Improve-SPPF)算法 | CA注意力改进版

因此，设计了一种结合平均池化和最大池化的即插即用坐
AI小怪兽·2024-01-01 15:57

YOLOv8独家原创改进：SPPF自研创新 | SPPF创新结构，重新设计全局平均池化层和全局最大池化层，增强全局视角信息和不同尺度大小的特征

本文原创自研创新改进：SPPF_improve利用全局平均池化层和全局最大池化层，加入一些全局背景信息和边缘信息，从而获取全局视角信息并减轻不同尺度大小所带来的影响强烈推荐，适合直接使用，paper创新级别在多个数据集验证涨点
AI小怪兽·2024-01-01 15:57

【转载】深度学习—常见问题总结（调优方法）

2、CNN基本问题层级结构：输入层->卷积层->激活层->池化层->卷积层->激活层->池化层->全连接层····
dopami·2023-12-31 19:52

csSEnet注意力网络

csSEnet注意力网络一、cSE网络模型(通道注意力机制)1、Squeeze全局平均池化（GlobalAveragePooling）2、Excitation3、完整CSEblock的Pytorch实现总结二
小白学习记录·2023-12-31 18:20

cnn pytorch实现（从获取数据到训练模型)

目录cnn整体框架（从获取数据到训练模型)1、导入必要包2、获取数据3、数据处理1、生成张量2、数据装载3、数据预处理4、定义模型0、nn.Sequential容器1、卷积2、激活3、最大池化4、全连接层
小白学习记录·2023-12-31 18:19

文献阅读：重新审视池化：你的感受野不是最理想的

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要Abstract文献阅读：重新审视池化：你的感受野不是最理想的1、研究背景2、感受野存在的问题2.1、不对称分布的信息2.2、
qq_43314576·2023-12-31 15:33

YOLOv5算法进阶改进（9）— 引入ASPP | 空洞空间金字塔池化

ASPP是空洞空间金字塔池化（AtrousSpatialPyramidPooling）的缩写。它是一种用于图像语义分割任务的特征提取方法。
小哥谈·2023-12-31 15:19

pytorch05:卷积、池化、激活

目录一、卷积1.1卷积的概念1.2卷积可视化1.3卷积的维度1.4nn.Conv2d1.4.1无padding无stride卷积1.4.2无paddingstride=2卷积1.4.3padding=2的卷积1.4.4空洞卷积1.4.5分组卷积1.5卷积输出尺寸计算1.6卷积的维度1.7转置卷积1.7.1为什么被称为转置卷积1.7.2nn.ConvTranspose2d1.7.3转置卷积的计算方法
慕溪同学·2023-12-31 07:45

【Matlab】CNN卷积神经网络时序预测算法

CNN的主要特点是卷积层和池化层的交替使用来提取数据特征，以及使用全连接层对这些特征进行分类和识别。CNN的主要结构包括卷积层、池
千源万码·2023-12-31 05:34

MaxPool2d 的使用(池化层)(附代码)

MaxPool2d的使用此处我们仍然使用官网自带的数据集进行训练,最后将其可视化加载数据集和可视化部分在此处不在介绍,若需要了解:加载数据集:torch.utils.data中的DataLoader数据加载器(附代码)_硕大的蛋的博客-CSDN博客tensorboard可视化工具:Tensorboard可视化工具的使用-史上最简单(附代码)_硕大的蛋的博客-CSDN博客第一步导入相应的模块和包im
怎么又在想我·2023-12-31 02:26

华为ICT大赛-云赛道-云计算初级

而公有云不具备B.公有云具备行业属性，而私有云不具备C.公有云服务需要付费，而私有云服务免费使用D.公有云对公众开放，而私有云只对特定用户开放CorrectAnswer:DQUESTION2下列关于云计算资源池化特性描述正确的是
不脱发的小崔·2023-12-30 22:21

【YOLO系列】yolo V1 ，V3，V5，V8 解释

LOSSyoloV3yoloV5yoloV8视频来源：https://www.bilibili.com/video/BV13K411t7Zs/AI视频小助理一、YOLO系列的目标检测算法，其中详细讲解了U6V1的网络结构，包括卷积层、池化层
联系丝信·2023-12-30 18:57

霹雳吧啦Wz《pytorch图像分类》-p1卷积神经网络LeNet

《pytorch图像分类》p1卷积神经网络基础及代码一、卷积神经网络1.反向传播（backpropagation）2.常用的激活函数二、神经网络层类型概述1.全连接层2.卷积层卷积过程中出现越界3.池化层
失舵之舟-·2023-12-30 05:03

基于MINIST的手写数字体识别

卷积与池化卷积操作通过在输入图像上滑动卷积核，有效地捕捉图像的局部特征，例如边缘、纹理等。这种局部感知能力使得网络能够更好地理解输入图像的结构信息，从而更好地进行字符识别。在卷积操作后
夏天是冰红茶·2023-12-30 04:14

Deep Learning（wu--108-118）CNN详解（一）

文章目录4卷积神经网络计算机视觉CV边缘检测示例CNNPaddingStride三维卷积参数量计算单层卷积网络小结池化为什么使用卷积4卷积神经网络计算机视觉CV边缘检测示例CNNPaddingStride
怎么全是重名·2023-12-29 15:36

Java小案例-一招弄懂线程池

一、什么是线程池线程池其实是一种池化的技术的实现，池化技术的核心思想其实就是实现资源的一个复用，避免资源的重复创建和销毁带来的性能开销。
编程乐学（Arfan开发工程师）·2023-12-29 08:07

[DL]深度学习_AlexNet

AlexNet网络详解目录一、AlexNet1、详细介绍2、网络框架二、网络详解1、首次使用ReLu激活函数2、模型基本结构与双GPU实现3、局部响应归一化(LRN)4、重叠池化(OverlappingPooling
IAz-·2023-12-29 06:58

ViT中的上采样和下采样——patch merge

1.下采样（Downsampling）：在ViT中，通常使用池化操作来实现下采样，减小特征图的空
盐巴饭团193·2023-12-29 05:41

YoloV8改进策略：基于自研的图注意力机制改进| 独家改进方法|图卷积和注意力融合模块

在Squeeze步骤中，通过全局平均池化操作将输入特征图压缩成一个向量，然后通过一个全连接层将其映射到一个较小的向量。
静静AI学堂·2023-12-29 02:26

CNN中卷积层和池化层

卷积层在PyTorch中内置了torch.nn.Conv2d()方法在三维图片输入是应用2D卷积，其中重要参数包括in_channels、out_channels、kernel_size、stride和padding等in_channels:代表输入的特征层数，如输入通道数为3的彩色图像，则in_channels=3out_channels:代表输出的特征层数，也就是卷积核的个数，这是一个超参数。
才不是小emo的小杨·2023-12-28 18:03

【AI】人工智能爆发推进器之卷积神经网络

目录一、什么是卷积神经网络1.卷积层（ConvolutionalLayer）2.激活函数（ActivationFunction）3.池化层（PoolingLayer）4.全连接层（FullyConnectedLayer
giszz·2023-12-28 06:00

pytorch卷积层与池化层输出的尺寸的计算公式详解

pytorch卷积层与池化层输出的尺寸的计算公式详解要设计卷积神经网络的结构，必须匹配层与层之间的输入与输出的尺寸，这就需要较好的计算输出尺寸先列出公式：卷积后，池化后尺寸计算公式：(图像尺寸-卷积核尺寸
james_ruslin·2023-12-27 12:30

全卷积网络

全卷积网络全卷积网络就是图像到图像的变换，一般用于语义分割，图像恢复啥的我们使用Resnet18来进行，最后平均池化和全连接层我们不需要importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportfunctionalasFfromd2limporttorchasd2l
平平平安喔·2023-12-27 11:24

“巴渝工匠杯”2022年重庆市职业院校技能大赛（高职组）云计算样题

“巴渝工匠杯”2022年重庆市职业院校技能大赛（高职组）云计算样题需要软件包环境可私信博主【赛程名称】云计算赛项第一场次-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、
旺仔Sec·2023-12-27 06:09

2022年山东省职业院校技能大赛高职组云计算赛项试卷第一场-私有云

年职业院校技能大赛高职组云计算赛项试卷【赛程名称】云计算赛项第一场-私有云【赛程时间】2022-12-2009:00:00至2022-12-2016:00:00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
旺仔Sec·2023-12-27 06:39

目标检测-Two Stage-SPP Net

文章目录前言一、SPPNet的网络结构和流程二、SPP的创新点总结前言SPPNet：SpatialPyramidPoolingNet（空间金字塔池化网络）SPP-Net是出自何凯明教授于2015年发表在
学海一叶·2023-12-27 06:32

目标检测-Two Stage-Fast RCNN

2.更快的训练策略总结前言前文目标检测-TwoStage-SPPNet中提到SPPNet的主要缺点是：分开训练多个模型困难且复杂尽管比RCNN快10-100倍，但仍然很慢SPPNet无法更新空间金字塔池化层以下的权重
学海一叶·2023-12-27 06:29

pytorch中池化函数详解

1池化概述1.1什么是池化池化层是卷积神经网络中常用的一个组件，池化层经常用在卷积层后边，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，避免出现过拟合的情况。池化的基本思想就是对不同位置的特征进行聚合统计。
智慧医疗探索者·2023-12-26 18:02

AI一点通：卷积神经网络的输出节点大小如何计算？全连接层必要输入大小如何设置

在使用卷积网络（CNN）时，一个步骤是计算经过卷积和池化步骤后的输出大小，以便我们可以将输出连接到一个完全收集的线性层。
robot_learner·2023-12-26 12:20

JAVA面试题分享二百八十七：20多种异步方式，你知道几个？

然后,梳理一下异步的20种实现方式新建线程Thread实现异步线程池化实现异步Future阻塞式异步guava回调式异步Netty回调式异步Servlet3.0异步Completa
之乎者也··2023-12-25 22:16

Python实现FCN

例如，在TensorFlow中，你可以使用tf.keras.layers.Conv2D层来构建模型的卷积层，使用tf.keras.layers.MaxPool2D层来构建池化层，并使用tf.keras.l
又可乐·2023-12-25 20:01

趋动云走进中山大学，探寻医学图像智能和生成式AI领域

11月18日上午，趋动云团队受邀参加“医学图像智能分析前沿论坛暨MICS多模态医学数据处理专题论坛”，深度参与并以“面向医学图像的算力池化云”为主题进行技术分享。
virtaitech·2023-12-25 15:10

GPU池化技术来赋能！

AI数字员工能说会道懂业务，八成银行将“聘用”AI数字员工。据IDC预测，到2025年，银行业的AI数字员工预计承担90%的客服和理财咨询服务。目前各家银行的AI数字员工数量已超过10个。01AI数字人的特征当前AI数字人的概念非常火爆，大量AI数字人在资本和市场的推动下竞相问世。最近几年，AI数字人在包括银行业金融机构在内的众多行业领域都得到了广泛的业务应用。那么让各行各业卷起研究应用热潮的AI
virtaitech·2023-12-25 15:38

AI算力资源池化：确保AI应用的业务连续性

背景在当今数字化时代，人工智能（AI）已经渗透到各行各业，并成为企业取得竞争优势和创新的关键驱动力。然而，随着对AI技术的依赖程度不断增加，对计算能力的需求也日益紧迫。特别是在涉及大规模数据处理和复杂模型训练的AI应用中，AI算力成为提供高性能计算的核心。然而，使用传统的物理AI算力卡部署方式，很难实现业务的高可用，这给AI业务的连续性带来了巨大挑战。在AI场景下，物理卡存在一些无法避免的限制和问
virtaitech·2023-12-25 15:38

当GPU资源池化遇到量化

目录01量化投资的兴起02量化交易与量化分析03人工智能赋能量化金融04量化交易平台05GPU资源池化赋能AI量化平台01量化投资的兴起20世纪60年代，宽客之父爱德华·索普利创立了“科学股票市场系统”
virtaitech·2023-12-25 15:38

GPU池化在AI OCR场景的应用

一、AIOCR的历史及概念OCR（OpticalCharacterRecognition，光学字符识别）是指采用光学的方式将纸质文档中的文字转换成为黑白点阵的图像文件，通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。2012年AlexNet在ImageNet竞赛夺冠以来，深度学习方法开始在图像视频领域大幅超越传统算法，基于CV（计算机视觉）和NLP（自然语言处理）卷
virtaitech·2023-12-25 15:38
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