池化

体验函数计算 FC 3.0，写测评赢取索尼头戴式耳机

函数计算FC通过大规模的资源池化和调度策略优化实现降本，阶
Serverless 社区·2023-11-18 18:28

Pytorch(五)：神经网络之 torch.nn——Convolution Layers

上一篇文章记录了Pytorch用于构建神经网络的容器，并且提到一个神经网络模块是由其他子模块嵌套而成的结构，常用的就是卷积、池化等等，所以这篇简单介绍下torch.nn中的卷积类。
犬冢紬希·2023-11-16 22:09

【Pytorch笔记】7.torch.nn (Convolution Layers)

我们常用torch.nn来封装网络，torch.nn为我们封装好了很多神经网络中不同的层，如卷积层、池化层、归一化层等。我们会把这些层像是串成一个牛肉串一样串起来，形成网络。
xhyu61·2023-11-16 22:37

【场景】高并发解决方案

缓存2.1HTTP缓存2.1.1浏览器缓存2.1.2Nginx缓存2.1.3CDN缓存2.2应用缓存3集群4.拆分4.1应用拆分（分布式、微服务）4.2数据库拆分5.静态化6.动静分离7.消息队列8.池化
bugcoder-9905·2023-11-16 22:15

11-13 周一 同济子豪兄CNN卷积神经网络学习记录

卷积层池化层softmax，sigmoid 卷积的
思影影思·2023-11-16 21:13

二、网站高性能架构设计——web前端与池化

从公众号转载，关注微信公众号掌握更多技术动态---------------------------------------------------------------一、高性能浏览器访问1.减少HTTP请求HTTP协议是无状态的应用层协议，也就是说每次HTTP请求都需要建立通信链路、进行数据传输，而在服务器端，每个HTTP都需要启动独立的线程进行处理。这些通信和服务的开销很昂贵，因此减少HTT
编程广角镜·2023-11-16 20:55

卷积神经网络（CNN）和循环神经网络(RNN)有什么区别？

CNN用于提取图像的空间特征，通过不断的卷积和池化操作实现特征提取和降维。循环神经网络通常用于自然语言处理和语音识别中，可以用来处理时间序列数据。
御坂10057·2023-11-16 08:18

第92步 深度学习图像分割：SegNet建模

（2）池化索引在编码阶段，当执
Jet4505·2023-11-16 06:39

PSP(多感受野的金字塔结构PSPNet)

全局平均池化是获取全局上下文先验信息的良好方式，但
大肥肥肉肉·2023-11-16 05:08

DL Homework 7

目录一、用自己的语言解释以下概念局部感知、权值共享池化（子采样、降采样、汇聚）。会带来那些好处和坏处？全卷积网络低级特征、中级特征、高级特征多通道。N输入，M输出是如何实现的？
熬夜患者·2023-11-16 00:53

深度学习+opencv+python实现车道线检测 - 自动驾驶 计算机竞赛

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
Mr.D学长·2023-11-15 22:45

深度学习+python+opencv实现动物识别 - 图像识别 计算机竞赛

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
Mr.D学长·2023-11-15 22:13

Dual-awareness Attention for Few-Shot Object Detection

Dual-awarenessAttentionforFew-ShotObjectDetection论文链接：https://arxiv.org/pdf/2102.12152.pdfIntroduction现有的少样本目标检测存在的问题：全局池化会导致严重的空间信息损失
没拖拉机的斯基·2023-11-15 18:54

NIN(Network in Network)

DeepNIN通过以上描述的多重结构实现，在分类层利用全局平均池化提高micronetwork的性能，这样更容易解释和防止过拟合。1.int
GY-赵·2023-11-15 16:13

记录yolov5目标检测算法学习（主要模块学习之sppf模块）23/10/19

上两篇讲完了conv和c3模块，本篇来介绍一下sppf模块spp和sppfspp的全称是SpatialPyramidPooling，意思是空间金字塔池化，是一种用于图像识别和目标检测的技术，其作用是在不同尺度下对图像进行特征提取和编码
晴友读钟·2023-11-15 12:38

深度学习 植物识别算法系统 计算机竞赛

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
Mr.D学长·2023-11-14 20:11

深度学习+opencv+python实现昆虫识别 -图像识别 昆虫识别 计算机竞赛

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
Mr.D学长·2023-11-14 20:11

2023云计算发展趋势

它通常通过虚拟化技术实现多个计算机资源的池化，以便更好地进行资源利用和共享，从而提高计算效率和灵活性。云计算通常被分为公有云、私有云和混合云等几个部分。
Mortalz7·2023-11-14 09:11

卷积神经网络(CNN)的应用---“情绪灯泡“团队

恐惧、高兴、悲伤和惊奇第1个阶段是人脸检测阶段第2个阶段是人脸表情特征（关键点）的提取阶段第3个阶段是人脸表情的识别阶段关键字：卷积神经网络，人脸情绪识别，AI照明第一章、卷积核第二章、Pooling（池化
没你乖Eric·2023-11-14 08:48

【目标检测】RCNN 的边界框回归损失函数

和SSD一样，RCNN的边界框回归也是使用的偏移量，使用的是线性回归来构建RCNN的损失函数，将AlexNet第五个池化层输出的4096个特征，进行下面的运算：d∗(Pi)=w∗TΦ(P
Jiangnan_Cai·2023-11-14 06:30

TensorFlow2.0教程3-CNN

`文章目录基础CNN网络读取数据卷积层池化层全连接层模型配置模型训练CNN变体网络简单的深度网络添加了其它功能层的深度卷积NIN网络文本卷积基础CNN网络读取数据importnumpyasnpimporttensorflowastfimporttensorflow.kerasaskerasimporttensorflow.keras.layersaslayersimportmatplotlib.p
总裁余(余登武)·2023-11-14 02:05

深度卷积神经网络基础理论

本文将介绍深度卷积神经网络中最常见的几种层（算子），分别包括全连接层、卷积层、BN层、池化层以及激活函数层，主要包括这些层在卷积网络中发挥的作用以及该算子的计算方式。
Joejwu·2023-11-13 17:36

环境感知算法——4.RandLA-Net基于SemanticKITTI训练

尽管随机采样可能会丢掉一些有用的信息，但通过局部空间编码和基于注意力机制的池化中提取和保留关键信息得到了缓解。RandLA-Net利用局部特征整合（LocalFea
Augenstern-YaoYao·2023-11-13 14:35

Paas-云原生-容器-编排-持续部署

了解云原生云原生架构让企业的基础设施，从简单的资源池化，转向以应用为中心，为应用赋能的敏捷、自运维、安全的云原生基础设施。
杭州架构师·2023-11-13 14:15

Netty源码剖析之内存池和对象池设计流程

1、为什么需要池化内存Netty作为底层网络框架，为了更高效的网络传输性能，堆外内存（DirectByteBuffer）的使用是非常高频的。
白鸽呀·2023-11-12 13:37

提升资源利用率与保障服务质量，鱼与熊掌不可兼得？

LAR通过资源分级池化，完备的QoS保障机制，做到精细化的单机资源调度与隔离，在提升整体资源利用率的同时，能够根据
weixin_38649190·2023-11-12 12:39

Pytorch常用的函数(四)深度学习中常见的上采样方法总结

Pytorch常用的函数(四)深度学习中常见的上采样方法总结我们知道在深度学习中下采样的方式比较常用的有两种：池化步长为2的卷积而在上采样过程中常用的方式有三种：插值反池化反卷积不论是语义分割、目标检测还是三维重建等模型
undo_try·2023-11-12 11:20

卷积神经网络中参数量的计算原理及方法

手动计算参数量:1.卷积层参数计算方法:参数量计算公式=卷积核高度*卷积核宽度*输入层通道数*输出层通道数+bias(输出层通道数)注意:池化层没有参数(只是在已知数据区域里求个最大值)输入层通道数就是上层的卷积核数量输出层通道数等于卷积核个数
shengchao0920·2023-11-12 01:24

软件开发三高知识点归纳总结笔记

负载均衡，例如LVS和Nginx：负载算法有轮询法、随机法、源地址哈希法、加权轮询法、加权随机法、最小连接数法等，LVS负责网络四层协议转发，无法按HTTP协议中的请求路径做负载均衡，所以还需要Nginx②池化技术
三河与木·2023-11-11 21:23

深度学习 python opencv 火焰检测识别 火灾检测 计算机竞赛

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
Mr.D学长·2023-11-11 18:24

深度学习 python opencv 火焰检测识别 计算机竞赛

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
Mr.D学长·2023-11-11 18:24

深度学习 python opencv 动物识别与检测 计算机竞赛

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
Mr.D学长·2023-11-11 18:54

深度学习 python opencv 实现人脸年龄性别识别 计算机竞赛

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
Mr.D学长·2023-11-11 18:16

backbone：从AlexNet到...（持续补充ing）

文章目录Introduction（前言知识）代码参考卷积、池化输出退化1*1卷积减少或增加通道数自然的减少计算量解决了什么问题，达到了什么样的效果AlexNet整体结构如下VGGNet网络结构如下，D、
怎么全是重名·2023-11-11 12:25

11-09 周四 CNN 卷积神经网络基础知识

视觉相关的任务：人脸识别 卷积网络与传统网络的区别：卷积神经网络是一个三维的数据，是h*w*c整体架构输入层卷积层池化层全连接层卷积层调度卷积核是5*5*3，也是一个立方体的。 
思影影思·2023-11-10 20:36

【23-24 秋学期】NNDL 作业7 基于CNN的XO识别

一、用自己的语言解释以下概念局部感知、权值共享池化（子采样、降采样、汇聚）。会带来那些好处和坏处？全卷积网络（课上讲的这个概念不准确，同学们查资料纠正一下）低级特征、中级特征、高级特征多通道。
HBU_David·2023-11-10 07:06

详解卷积神经网络结构

前言卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构，网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积（元素相乘再求和）的操作。
金戈鐡馬·2023-11-10 04:09

IEEE--AdaPool: Exponential Adaptive Pooling forInformation-Retaining Downsampling 论文翻译

论文:IEEEXploreFull-TextPDF:目录摘要1介绍2相关工作A.手工特征池化B.CNN中的池化3方法学A.平滑近似平均池化B.平滑近似最大池化C.AdaPool：自适应指数池化D.使用adaUnPool
森爱。·2023-11-09 22:15

7.现代卷积神经网络3-GPT版

目录知识框架No.1深度卷积神经网络AlexNet一、AlexNet1、AlexNet2、机器学习3、几何学4、特征工程5、HardWare6、数据集7、AlexNet的改进的地方8、AlexNet架构-卷积+池化
霸时斌子·2023-11-09 13:28

请使用python 写一个CNN图像识别模型

tf.keras.Input(shape=(28,28,1))#将输入传递给一个卷积层x=tf.keras.layers.Conv2D(32,3,activation='relu')(inputs)#在卷积层后添加池化层
李多田·2023-11-09 13:54

卷积神经网络(CNN)详解与代码实现

目标分类图像检测：显著性检测，物体检测，语义检测等等图像识别：人脸识别，字符识别，车牌识别，行为识别，步态识别等等图像分割：前景分割，语义分割2.卷积神经网络结构卷积神经网络主要是由输入层、卷积层、激活函数、池化层
从0到1透视卷积神经网络的原理和应用·2023-11-09 13:54

CNN入门实战：猫狗分类

它通过多层卷积和池化层来提取图像的特征，并通过全连接层进行分类或回归等任务。CNN在图像识别、目标检测、图像分割等领域取得了很大的成功。目标分类是指识别图像中的物体，并将其归类到不同的类别中。
金戈鐡馬·2023-11-08 16:52

关于卷积神经网络的池化层（pooling）

了解池化层池化层又称“下采样层”或“子采样层”，池化层可以大大降低特征的维度，减少计算量，同时可以避免过拟合问题。
GarsonW·2023-11-08 06:54

YoloV8改进策略：SPD-Conv加入到YoloV8中，让小目标无处遁形

摘要SPD-Conv是一种新的构建块，用于替代现有的CNN体系结构中的步长卷积和池化层。它由一个空间到深度（SPD）层和一个非步长卷积（Conv）层组成。
静静AI学堂·2023-11-07 23:17

连接池：别让连接池帮了倒忙

今天，我再与你说说另一种很重要的池化技术，即连接池。我先和你说说连接池的结构。
鸨哥学JAVA·2023-11-07 19:45

PyTorch入门学习（十七）：完整的模型训练套路

这个模型包括卷积层、池化层和全连接层，用于处理图像分类任务。classTudui(nn.Module):def__init__(self):super(Tudui,self).
不吃花椒的兔酱·2023-11-07 18:28

竞赛选题 深度学习手势识别 - yolo python opencv cnn 机器视觉

文章目录0前言1课题背景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输入端3.3基准网络
laafeer·2023-11-07 17:13

Java——并发编程的线程池（一文搞懂线程池常见问题）

所以提高服务程序效率的一个手段就是尽可能减少创建和销毁对象的次数，特别是一些很耗资源的对象创建和销毁，这就是”池化资源”技术产生的原因。线程池顾名思义就是事先创建若干个可执行的线程放
静惘·2023-11-07 02:07

ThreadPoolExecutor线程池实现原理及其实践

1.1线程池是什么线程池（ThreadPool）是一种基于池化思想管理线程的工具，经常出现在多线程服务器中，如MySQL
菠萝-琪琪·2023-11-06 01:59

java+线程池做消费者_史前最详细的：Java线程池核心流程解析

1.前言线程池是JAVA开发中最常使用的池化技术之一，可以减少线程资源的重复创建与销毁造成的开销。2.灵魂拷问：怎么做到线程重复利用?
哈哈哈可以·2023-11-06 01:28
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