池化

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

从池化的角度看GNN（包含PR-GNN，EdgePool等7篇论文）下篇

从池化的角度看GNN（包含PR-GNN，EdgePool等7篇论文）下篇前言一些总结一些早期论文的简要介绍5️⃣论文StructPool：《StructPool:StructuredGraphPoolingviaConditionalRandomFields
xiaobai_Ry·2023-12-16 21:14

IBM Qiskit量子机器学习速成（六）

量子卷积神经网络卷积和池化：卷积神经网络的必备成分卷积神经网络被广泛应用于图像和音频的识别当中，关键在于“卷积”操作赋予神经网络统筹学习数据的能力。
溴锑锑跃迁·2023-12-16 20:26

别告诉我你连线程池都不会用，一文搞懂线程池

线程池作用降低资源消耗：通过池化技术重复利用已创建的线程，降低线程创建和销毁造成的损耗。提高响应速度：任务到达时，无需等待线程创建即可立即执行。
该用户快成仙了·2023-12-16 19:55

【动手学深度学习】(十一)池化层+LeNet

文章目录一、池化层1.理论知识2.代码二、LeNet1.理论知识2.代码实现【相关总结】nn.MaxPool2d()卷积层对位置比较敏感一、池化层1.理论知识二维最大池化填充、步幅和多个通道池化层与卷积层类似
释怀°Believe·2023-12-16 14:28

39、平均池化和全局平均池化

在了解了池化算法的基本概念之后，继续了解一个应用很广泛的池化，叫作全局平均池化。先看下平均池化。平均池化就是在池化核标定的范围内，对像素取平均值然后作为输出。
董董灿是个攻城狮·2023-12-16 08:29

38、池化的特征不变性

池化操作有一个比较独特的特性，叫作特征不变性。很多文章中是这么描述池化的特征不变性的：池化操作的特征不变性，可以提高模型对图片平移、缩放和旋转等变换的鲁棒性。之前看到这句话的时候，似懂非懂。
董董灿是个攻城狮·2023-12-16 08:59

37、池化与卷积的区别

池化（Pooling）和卷积（Convolution）在某些情况下非常相似，但又有不少区别。其中一个比较大的区别在于两者虽然都有一个核函数，但是卷积核和池化核却相差很多，两者的作用也有很大的差别。
董董灿是个攻城狮·2023-12-16 08:28

CNN中各个卷积层的设置详细讲解

我将从以下几个方面来进行解说：1.卷积神经网络的结构2.卷积神经网络的计算3.以AlexNet为例进行详细讲解4.常见的两个卷积层设置的问题1.卷积神经网络的结构卷积神经网络（CNN）由输入层、卷积层、激活函数、池化层
顾子豪·2023-12-16 08:12

每天五分钟计算机视觉：GoogLeNet的核心模型结构——Inception

过滤器的大小究竟是1×1，3×3还是5×5，或者要不要添加池化层，这些都需要我们进行选择。
幻风_huanfeng·2023-12-16 02:52

ubuntu22.04安装 nvidia-cudnn

它包含了针对深度神经网络中常用操作（如卷积、池化、归一化、激活层等）的高度优化的实现。这些操作都是为了在NVIDIA的GPU上进行高效计算而特别优化的，从而大大加快深度学习模型的训练和推断速度。
MonkeyKing_sunyuhua·2023-12-16 01:41

十五 动手学深度学习v2计算机视觉 ——全连接神经网络FCN

上图的CNN去掉了池化层和全连接层！1x1卷积层降低维度，减少计算量。最后输出kx224x224,通道数就是类别数。
王二小、·2023-12-15 23:13

详解Keras3.0 Layers API: Pooling layers （MaxPooling1D、MaxPooling2D、MaxPooling3D）

1、MaxPooling1Dlayer一维最大池化层keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2,strides=None,padding="valid",data_format
缘起性空、·2023-12-15 19:12

36、什么是池化算法

池化算法也是CNN网络中非常常见的算法。池化这一算法理解起来比较简单，从名字中或许可以看到一些东西：从一个像素池子中选取一些有代表性的像素出来。常见的池化有最大池化和平均池化。
董董灿是个攻城狮·2023-12-15 17:53

AI：89-基于卷积神经网络的遥感图像地物分类

欢迎订阅支持，正在不断更新中，本专栏最终不低于200篇文章案例~文章目录一.基于卷积神经网络的遥感图像地物分类1.背景2.卷积神经网络的工作原理2.1卷积层2.2池化层2.3
一见已难忘·2023-12-15 17:55

线程池详解

自定义线程池线程池（ThreadPool）在Java中是通过Executor框架实现的，它允许你以池化的方式管理线程，复用线程并控制最大并发数，从而提高资源的利用率和系统的稳定性。
此花本应与她·2023-12-15 09:54

业务场景实战(七)阿里TTL线程池

思维导图思维导图.png系列总目录业务场景实战汇总背景在使用线程池等会池化复用线程的执行组件情况下，transmittable-thread-local(简称TTL)提供ThreadLocal值的传递功能
后来丶_a24d·2023-12-15 03:18

【openGauss训练营】零基础开启openGauss之旅

加入openGauss训练营鲲鹏社区特推出openGauss训练营，开设《openGauss介绍》、《Datakit工具介绍》、《CM工具介绍》、《资源池化开发者入门》等精品课程。
openGaussMan·2023-12-15 01:46

园区网络虚拟化应该这样建

通过虚拟化技术，将物理网络资源进行池化处理，形成可供业务层任意调动的全网资源池，供iMasterNCE-Campus灵活分配。同时，在一个物理网络上虚拟出多个逻辑上独立的虚拟网络，分别承载
网络工程师俱乐部·2023-12-15 00:41

【PyTorch】卷积神经网络

文章目录1.理论介绍1.1.从全连接层到卷积层1.1.1.背景1.1.2.从全连接层推导出卷积层1.2.卷积层1.2.1.图像卷积1.2.2.填充和步幅1.2.3.多通道1.3.池化层（又称汇聚层）1.3.1
盛世隐者·2023-12-14 17:49

3.PyTorch——常用神经网络层

__version__'2.1.1'3.1图像相关层图像相关层主要包括卷积层（Conv）、池化层（Pool）等，这些层在实际使用中可分为一维(1D)、二维(2D)、三维
沉住气CD·2023-12-14 16:25

基于YOLOv5的目标检测任务实战

目录前言一、YOLOv5SPPF1）空间金字塔池化（SpatialPyramidPooling,SPP）2）SPP3）SPPF数据增强二、实战代码1）代码结构2）边界框格式及损失指标3）代码问题及解决前言这是一个
Lxx_bbbbbb·2023-12-14 16:56

Graph Isomorphism Network(GIN)

文章目录前言一、WL检验原理二、GIN原理三、最大池化层四、GIN的应用1、Proteins数据集2、预处理数据集3、类函数定义4、模型训练总结前言神经网络在过去被用于逼近函数，具有一层隐藏层的神经网络前馈神经网络
Authony.·2023-12-06 18:51

nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)输入和输出怎么回事？

前言nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)函数作用：自适应进行平均池化。不用管输入、stride、padding，函数参数只有输出大小，其他的这个函数帮你搞定。
MORE_77·2023-12-06 17:23

2022-05-01 词汇与语句的表达（实验）

人工智能应用——词汇与语句的表达一、实验目的熟悉深度语义向量的原理，表现和意义；掌握使用word2vec等深度语义工具计算词汇的语义向量；掌握通过池化的方式获取句子的语义向量；熟悉深度语义向量的简单应用
Luo_淳·2023-12-06 10:52

pytorch学习8-损失函数

Tensorboard可视化工具pytorch学习2-Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用
Magic171·2023-12-06 07:50

pytorch学习9-优化器学习

Tensorboard可视化工具pytorch学习2-Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用
Magic171·2023-12-06 07:50

pytorch学习10-网络模型的保存和加载

Tensorboard可视化工具pytorch学习2-Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用
Magic171·2023-12-06 07:50

pytorch学习11-完整的模型训练过程

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Magic171·2023-12-06 07:50

pytorch学习4-简易卷积实现

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Magic171·2023-12-06 07:19

pytorch学习5-最大池化层的使用

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Magic171·2023-12-06 07:19

pytorch学习7-序列模型搭建

Tensorboard可视化工具pytorch学习2-Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用
Magic171·2023-12-06 07:19

pytorch学习1-数据加载以及Tensorboard可视化工具

Tensorboard可视化工具pytorch学习2-Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用
Magic171·2023-12-06 07:49

pytorch学习2-Transforms主要方法使用

Tensorboard可视化工具pytorch学习2-Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用
Magic171·2023-12-06 07:49

pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用

Tensorboard可视化工具pytorch学习2-Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用
Magic171·2023-12-06 07:49

pytorch学习6-非线性变换（ReLU和sigmoid）

Tensorboard可视化工具pytorch学习2-Transforms主要方法使用pytorch学习3-torchvisin和Dataloader的使用pytorch学习4-简易卷积实现pytorch学习5-最大池化层的使用
Magic171·2023-12-06 07:45

空间金字塔池化（SPP，Spatial Pyramid Pooling)系列

空间金字塔池化的作用是解决输入图片大小不一造成的缺陷，同时在目标识别中增加了精度。空间金字塔池化可以使得任意大小的特征图都能够转换成固定大小的特征向量，下面针对一些典型的空间金字塔进行盘点。
追忆苔上雪·2023-12-06 00:14

1万字长文高速你千万级并发架构下如何提高数据库存储性能

图2-1池化技术，减少频繁创建数据库连接遇到这样的问题，解决办法就是顺着当前整体的逻辑去思考，首先，应用要和数据库打交道，必然会设计到数据库链接的建立。
跟着Mic学架构·2023-12-05 19:15

LinuxC/C++ 实现简易线程池

LinuxC/C++实现简易线程池文章目录LinuxC/C++实现简易线程池实现原理实现线程池实现原理线程池是一种池化的技术，类似的还有数据库连接池、HTTP连接池等等.池化的思想主要是为了减少每次获取和结束资源的消耗
jenrain·2023-12-05 17:56
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