池化

趋动科技猎户座OrionX AI加速器资源池化软件——产品介绍

随着AI技术的快速发展，越来越多企业开始将AI技术应用到自身业务之中。因此，对AI算力的需求在近几年迅猛增长。其中，云端AI算力自2012年到现在增长了超过三十万倍，在可预见的将来依然会保持这个增速。目前，云端AI算力主要由三类AI加速器来提供：GPU，FPGA和AIASIC芯片。这些加速器的优点是性能非常高，缺点是价格也非常高。今天由于缺乏高效经济的AI加速器虚拟化解决方案，绝大部分企业因无法构
virtaitech·2023-12-25 15:07

深度学习中的池化

1深度学习池化概述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。
智慧医疗探索者·2023-12-25 09:39

【23-24 秋学期】NNDL 作业7 基于CNN的XO识别

2.池化：池化（子采样、降采样、汇聚）
.Hypocritical.·2023-12-24 18:34

Java线程池实现原理

参考：Java线程池实现原理及其在美团业务中的实践-美团技术团队(meituan.com)一、线程池是什么线程池是一种对线程进行池化管理的思想和工具，广泛应用于多线程服务器中线程的创建和销毁都会带来很多额外开销降低了服务器性能
shenyang1026·2023-12-24 17:18

上采样方法原理简介

常见的上采样方法有双线性插值、转置卷积、上采样（unsampling）和上池化（unpooling）。其中前两种方法较为常见，后两种用得较少。下面对其进行简单介绍。
井底蛙蛙呱呱呱·2023-12-24 14:33

机器学习之计算机视觉中的深度学习：卷积神经网络介绍

我们首先会介绍卷积神经网络背后的一些理论，特别的：什么是卷积和最大池化?什么是卷积网络？卷积网络学到了什么东西？接下来我们会用小的数据集来概括图像分类问
辣椒种子·2023-12-24 07:22

软件定义存储专有名词解析

软件定义存储（SDS，Software-definedStorage）指将存储物理资源通过抽象、池化整合，并通过智能软件实现存储资源的管理，实现控制平面和数据平面的解耦，最终以存储服务的形式提供给应用，
存储-小白·2023-12-24 04:40

【多线程】线程池详解

这里的线程就是我们前面学过的线程，这里的任务就是我们前面学过的实现了Runnable或Callable接口的实例对象；线程池是一种池化的技术实现，池化技术的核心思想就是实现资源的复用，避免资源的
谷艳爽faye·2023-12-24 01:09

全方位掌握卷积神经网络：理解原理 & 优化实践应用

卷积层负责特征提取池化层（PoolingLayer）它在网络中起到加速和降维的作用。最大池化全连接层(FC)全连接层将卷积和池化后的特征图转换为分类任务所需的特征向量。
数据与后端架构提升之路·2023-12-23 19:37

推荐算法架构7：特征工程

然后讲解特征处理范式，分析如何对特征进行离散化、归一化、池化和缺失值
谢杨易·2023-12-23 11:28

大创项目推荐 深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4inception_v3网络5最后0
laafeer·2023-12-23 08:48

大创项目推荐 深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶

文章目录0前言1课题背景2实现效果3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV56数据集处理7模型训练8
laafeer·2023-12-23 08:12

【Week-P2】CNN彩色图片分类-CIFAR10数据集

开始训练五、查看训练结果六、总结3.1⭐`torch.nn.Conv2d()`详解3.2⭐`torch.nn.Linear()`详解3.3⭐`torch.nn.MaxPool2d()`详解3.4⭐关于卷积层、池化层的计算
m_Molly·2023-12-22 15:29

13-高并发-连接池线程池详解

在应用系统开发过程中，我们经常会用到池化技术，如对象池、连接池、线程池等，通过池化来减少一些消耗，以提升性能。
Andy技术支援·2023-12-22 13:20

python 神经网络归纳

CNN卷积神经网络一个卷积神经网络主要由以下5层组成：数据输入层/Inputlayer卷积计算层/CONVlayerReLU激励层/ReLUlayer池化层/Poolinglayer全连接层/FClayer1
霸王龙不吃芹菜·2023-12-22 11:59

【AI】YOLO学习笔记二

1.YOLOV3YOLOV3特点：1.1网络结构的变化YOLOV3最大的改进就是网络结构的改进，使其更加适合小目标检测去掉池化和全连接层，全部采用卷积的形式下采样通过stride为2的卷积来实现总共有三层的输出层
TopFancy·2023-12-22 10:42

图像识别毕业设计 opencv实现植物识别算法系统 - python 深度学习

文章目录0前言2相关技术2.1VGG-Net模型2.2VGG-Net在植物识别的优势(1)卷积核，池化核大小固定(2)特征提取更全面(3)网络训练误差收敛速度较快3VGG-Net的搭建3.1Tornado
kooerr·2023-12-22 03:13

Java最全面试题专题---4、并发编程（3）

池化技术相比大家已经屡见不鲜了，线程池、数据库连接池、Http连接池等等都是对这个思想的应用。池化技术的思想主要是为了减少每次获取资源的消耗，提高对资源的利用率。
斑马工·2023-12-22 00:18

Keras深度学习实战系列：卷积神经网络详解与实现

Keras深度学习实战（7）——卷积神经网络详解与实现0.前言1.传统神经网络的缺陷1.1构建传统神经网络1.2传统神经网络的缺陷2.使用Python从零开始构建CNN2.1卷积神经网络的基本概念2.2卷积和池化相比全连接网络的优势
A little strawberry·2023-12-21 22:30

大创项目推荐 深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别

文章目录0前言1课题背景2具体实现3数据收集和处理3卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数：2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4MobileNetV2
laafeer·2023-12-21 21:51

大创项目推荐 深度学习 植物识别算法系统

文章目录0前言2相关技术2.1VGG-Net模型2.2VGG-Net在植物识别的优势(1)卷积核，池化核大小固定(2)特征提取更全面(3)网络训练误差收敛速度较快3VGG-Net的搭建3.1Tornado
laafeer·2023-12-21 21:21

大创项目推荐 深度学习 python opencv 火焰检测识别 火灾检测

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1
laafeer·2023-12-21 21:50

详解Keras3.0 Layers API: Pooling layers （AveragePooling1D 、AveragePooling2D 、AveragePooling3D）

1、AveragePooling1D一维平均池化层keras.layers.AveragePooling1D(pool_size,strides=None,padding="valid",data_format
缘起性空、·2023-12-21 17:09

神经网络：池化层知识点

1.CNN中池化的作用池化层的作用是对感受野内的特征进行选择，提取区域内最具代表性的特征，能够有效地减少输出特征数量，进而减少模型参数量。
是Dream呀·2023-12-21 12:47

31. 深度学习进阶 - 全连接层及网络结构

之前的课程咱们学习了卷积以及池化，那到底卷积是如何构成卷积神经网络的呢？我们这节课来好好讲一下。全连接层整个卷积的运算就是经过卷积，再经过pooling，再经过卷积。会把这个图形变的很小。
茶桁·2023-12-21 09:17

池化层(pooling)

目录一、池化层1、最大池化层2、平均池化层3、总结二、代码实现1、最大池化与平均池化2、填充和步幅(padding和strides)3、多个通道4、总结一、池化层1、最大池化层2、平均池化层3、总结池化层返回窗口中最大或平均值环节卷积层对位置的敏感性同样有窗口大小
奉系坤阀·2023-12-21 09:24

深度学习目标检测全连接层什么意思

CNN的主要结构包括卷积层和池化层，用于从输入图像中提取特征。然而，为了最终输出目标的类别和位置信息，通常在网络的最后会连接全连接层。
何处不逢君·2023-12-21 05:24

FcaNet解读

简介注意力机制，特别是通道注意力机制在计算机视觉中取得了巨大的成功，很多工作着重于设计更加高效的通道注意力结构，却忽略了一个重要的问题，那就是为了得到每个通道全局表示所使用的全局平均池化（GlobalAveragePooling
周先森爱吃素·2023-12-21 01:34

（四）pytorch图像识别实战之用resnet18实现花朵分类(代码+详细注解)

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前言一、关于这个实战的一些知识点Q1：图像识别实战常用模块解读Q2:数据增强Q3:迁移学习Q4：平均全局池化Q5：设置哪些层需要训练时的模型保存
爱吐泡泡的小鱼苗·2023-12-20 23:47

Pytorch当中nn.AvgPool3d()和nn.AdaptiveAvgPool3d()的区别

在PyTorch中，nn.AvgPool3d()和nn.AdaptiveAvgPool3d()都是用于三维数据（立体数据）的池化（Pooling）操作，但在功能上有一些区别。
BugMaker2002·2023-12-20 22:09

FPGA 实现 LeNet-5 卷积神经网络 数字识别，提供工程源码和技术支持

ov7725摄像头及图像采集PL端：图像预处理PL端：Xilinx推荐的图像缓存架构PL端：识别结果的PL与PS交互PL端：图像后处理PL端：RGB转HDMIPS端：图像获取PS端：卷积层计算PS端：池化层计算
9527华安·2023-12-20 17:35

基于卷积神经网络对垃圾分类与应用

它可以通过对图像进行卷积和池化操作，提取图像的有效特征，然后利用这些特征进行分类。在垃圾分类方面，CNN可以通过识别垃圾图像中的特征，如形状、颜色等，进行垃圾分类。
kdbshi·2023-12-20 15:38

pytorch文本分类（三）模型框架（DNN&textCNN）

DNN&textCNN）1.背景知识深度学习2.DNN2.1从感知器到神经网络2.2DNN的基本结构2.2.1前向传播算法激活函数2.2.2反向传播算法损失函数梯度下降优化器3.CNN3.1CM卷积层池化层全连接层
大地之灯·2023-12-20 00:59

大创项目推荐 深度学习 python opencv 火焰检测识别

文章目录0前言1基于YOLO的火焰检测与识别2课题背景3卷积神经网络3.1卷积层3.2池化层3.3激活函数：3.4全连接层3.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4YOLOV54.1
laafeer·2023-12-19 09:44

resnet50训练部署教程

在ResNet网络提出之前，传统的卷积神经网络都是将一系列的卷积层和池化层堆叠得到的，但当网络堆叠到一定深度时，就会出现退化问题。残差网络的特点是容易优化，并且能够通过增加相当的深
baidu_huihui·2023-12-19 08:05

【深度学习】一文搞懂卷积神经网络（CNN）的原理（超详细）

四、卷积神经网络的构造1输入层2卷积和激活3池化层4多层堆叠5全连接和输出编辑编辑五、图片经过卷积后的样子引言：卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种在计算机视觉领域取得了巨大成功的深度
AI_dataloads·2023-12-18 18:42

深度学习14—注意力机制与自注意力机制

1.李沐老师课堂学习理解笔记1.1随意线索和不随意线索1.2注意力机制通过注意力池化层来有偏向性的选择某些输入。
Top Secret·2023-12-18 16:06

YOLOv5改进 | SPPF篇 | FocalModulation替换SPPF（精度更高的空间金字塔池化）

一、本文介绍本文给大家带来的改进是用FocalModulation技术来替换了原有的SPPF（快速空间金字塔池化）模块。
Snu77·2023-12-18 13:07

计算机视觉（八）：CNN架构

1.1网络结构激活层默认不画网络图当中，这个网络结构当时使用的是sigmoid和Tanh函数，还没有出现Relu函数将卷积、激活、池化
GeniusAng丶·2023-12-18 09:15

[Python] 计算机视觉-图像分类经典模型

第一模块：包含一个卷积层与一个最大池化层，图像尺寸28->24->12，通道数1->6；第二模块：包含一个卷积层与一个
零澪灵·2023-12-18 09:41

深度学习进阶 - 池化

Hi，你好。我是茶桁。上一节课，我们详细的学习了卷积的原理，在这个过程中给大家讲了一个比较重要的概念，叫做inputchannel，和outputchannel。当然现在不需要直接去实现,卷积的原理PyTorch、或者TensorFlow什么的其实都实现了。但我们现在如果要用PyTorch的卷积操作，它就会有一个inputchannel和outputchannel的一个写法。这里的方法是Conv2
茶桁·2023-12-18 08:21

卷积神经网络

2.3、卷积层涉及参数2.4、卷积结果计算公式2.5、卷积参数共享二、池化层1、池化2、最大化池三、卷积神经网络全连接层1、全连接层2、特征图变化四、经典网络4.1、Alexnet：4.2、Vgg：4.3
微笑伴你而行·2023-12-18 08:41

pytorch 搭建GoogLeNet

1.介绍GoodLeNet网络中的亮点有：引入了Inception结构，在网络在横向上有深度，融合了不同尺度的特征信息使用了1*1的卷积核进行降维处理添加了两个辅助分类器帮助训练丢弃全连接层，使用平均池化层
听风吹等浪起·2023-12-18 07:22

并发编程之：线程池（一）

池化线程池是在计算机开发中常见的一种池化技术，是为了提高资源的利用率，将一些资源重复利用，避免重复的构建来提高效率。类似字符串常量池，数据库连接池，HttpClient连接池等，都是用的池化技术。
小黑说Java·2023-12-18 05:22

替换YOLOv5主干网络

,resnet18等等，在这里我选择vgg16模型来替换YOLOv5的主干网络下面先来看一下vgg16模型的结构：可以看到vgg16模型主要由feature(特征提取层：做特征提取)、avgpool(池化层
Kelly_Ai_Bai·2023-12-17 23:58

【人工智能】实验五 采用卷积神经网络分类MNIST数据集与基础知识

实验五采用卷积神经网络分类MNIST数据集【实验目的】熟悉和掌握卷积神经网络的定义，了解网络中卷积层、池化层等各层的特点，并利用卷积神经网络对MNIST数据集进行分类。
friklogff·2023-12-17 22:29

【语义分割】12个主流算法架构介绍、数据集推荐、总结、挑战和未来发展

其中编码器部分利用卷积层和池化层逐步提取输入图像的特征，获取输入图像特征的潜
waski·2023-12-17 19:33

[动手学深度学习-PyTorch版]-4.4深度学习计算-自定义层

4.4自定义层深度学习的一个魅力在于神经网络中各式各样的层，例如全连接层和后面章节中将要介绍的卷积层、池化层与循环层。虽然PyTorch提供了大量常用的层，但有时候我们依然希望自定义层。
蒸饺与白茶·2023-12-17 09:04

大创项目推荐 深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别

文章目录0前言1项目课题介绍2关键技术2.1卷积神经网络2.2卷积层2.3池化层2.4激活函数：2.5全连接层3使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络4Keras介绍4.1Keras深度学习模型
laafeer·2023-12-17 09:23

大创项目推荐 深度学习 python opencv 动物识别与检测

文章目录0前言1深度学习实现动物识别与检测2卷积神经网络2.1卷积层2.2池化层2.3激活函数2.4全连接层2.5使用tensorflow中keras模块实现卷积神经网络3YOLOV53.1网络架构图3.2
laafeer·2023-12-17 07:20
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