1x1 第3页

Kotlin、Swift 基础语法练习

测试一、编写九九乘法表效果如下：1x1=11x2=22x2=41x3=32x3=63x3=91x4=42x4=83x4=124x4=161x5=52x5=103x5=154x5=205x5=251x6=

圣艾修·2023-04-15 22:39

02总结--012--OpenGL 纹理基础2——Mip贴图与案例

imageMip贴图层并不以一定是正方形的，但每个图像的大小都依次缩半，直到最后一个图像的大限是1x1的纹理单元为止。Mip贴图过滤业务端用的少，游戏中用的多，但是在游戏中一般都是封装

修_远·2023-04-10 22:58

RTL8721DM 双频WIFI + 蓝牙5.0 物联网(IoT)应用

RTL8721DM：AMEBAD系列，1X1双频WI-FI+BLE5.0，高安全IOT低功耗SOC封装：QFN68（8mmx8mm）说明RTL8721DM（QFN68）是一款高度集成的单芯片，具有低功耗机制

Mandy_明佳达电子·2023-04-10 09:52

第八关—打印九九乘法表

今天我们又来学习一节思维课程，打印九九乘法表先来看一下乘法表1x1=21x2=22x2=41x3=32x3=63x3=91x4=42x4=83x4=124x4=161x5=52x5=103x5=154x5

DREAM_e6b7·2023-04-07 13:04

【剑指offer】1*1卷积的作用

层详解梯度消失和梯度爆炸交叉熵损失函数文章目录系列文章目录增加网络深度（增加非线性映射次数）升维或降维跨通道的信息交互减少卷积核参数（简化模型）增加网络深度（增加非线性映射次数）首先直接从网络深度来理解，1x1

.别拖至春天.·2023-04-05 12:47

ControlNet笔记

(原文：withsampleslessthan50koreven1k)允许额外条件输入，约束所创建的图像改善了扩散模型的输出提出零卷积的概念（或许能应用在其他方面）零卷积层权重W与偏置B都初始化为0的1x1

北辰赛高·2023-04-02 04:32

【重参数化卷积网络】RepVGG 网络解析

【重参数化卷积网络】RepVGG网络解析文章目录【重参数化卷积网络】RepVGG网络解析1.介绍2.模型详解2.1两个有可能的问题2.2结构重参数化2.2.1融合Conv2d和BN2.2.2将1x1卷积转换成

笃℃·2023-04-01 15:55

【算法专题】平面图形的面积并问题

一般来说求面积并存在如下方法：（1）模拟（要求图形都是矩形，且矩形的四个顶点都在整点上），判断每个1x1的小矩形是否被至少一个图形覆盖一次，最后计算有多少小矩形被覆盖即可，对应例题：AcWing32

你好世界wxx·2023-04-01 14:23

深度学习问题笔记

在深度研究层面，像是我们熟知的最早先的网络LeNet，到深度逐渐加深的采用1x1卷积和3x3卷积不断堆叠的VGGNet，再到采用了残差设计的ResNet，证实了网络可以堆叠到几百层甚至

求索_700e·2023-03-29 19:08

7.cnn

1.卷积神经网络详解importtorch2.卷积神经网络简介卷积神经网络由一个或多个卷积层和顶端的全连通层（也可以使用1x1的卷积层作为最终的输出）组成一种前馈神经网络。

许志辉Albert·2023-03-28 04:10

architecture2

LayersOutputSizeShuffleNet-4ShuffleNet-10Conv1.x56X48[3x3,64]conv,stride=2[3x3,64]conv,stride=2Conv2.x28X24[1x1,128

isthatyoung·2023-03-25 12:25

GoogLeNet重要结构：1x1卷积核

决定其高效性能的重要组成结构有三个，分别是：1x1

机器不会学习·2023-03-23 01:25

分别用Python，Java，Golang，PHP实现九九乘法表

')print("")Java语言：publicclassForDemo1{publicstaticvoidmain(String[]args){for(inti=1;i";}执行以上代码输出结果为：1x1

1024小神·2023-03-19 19:26

Material 基础

Texture导入的Texture的大小是有要求的,宽高必须是2的整数次幂例如:1x1,2x2,4x4,8x8....1024x1024,4096x4096,8192x8192或者是512x1024之类的

托尼章·2023-03-13 22:23

手撕代码：VGG13实战CIFAR数据集，附：卷积神经网络CNN可视化学习

“VGG”代表了牛津大学的OxfordVisualGeometryGroup特点：小卷积核：作者将卷积核全部替换为3x3（极少用了1x1

理想主义小白·2023-03-09 11:57

深度学习（6）之卷积的几种方式：1D、2D和3D卷积的不同卷积原理（全网最全！）

英文原文：AComprehensiveIntroductiontoDifferentTypesofConvolutionsinDeepLearning如果你在深度学习中听说过不同类型的卷积（例如2d/3d/1x1

明月醉窗台·2023-03-01 09:24

注意力机制在超分辨率中的应用总结

统计量通过池化方法提取，SA可使用1X1的卷积。excitation:利用提取的统计数据，进行激励过程捕获通道(CA)或空间区域(SA)之间的相互关系，生成一个大小为1×1×C(CA)或H×W×1(

AI算法-图哥·2023-02-27 19:32

卷积神经网络

卷积神经网络1.卷积神经网络边缘检测示例Padding卷积步长三维卷积单层卷积网络简单卷积网络示例池化层卷积神经网络示例2.深度卷积网络经典网络残差网络残差网络为什么有用1x1卷积谷歌Inception

焦妮敲代码·2023-02-17 20:22

神童速算

在这里我就给大家讲一种：列：12x13=156计算程序：1x1=1头相乘23=5尾相加2x3=6尾相乘怎么样，学会了吗？还有很多种计算方法，这里我就不说了。

屈炫宇·2023-02-17 17:07

YOLOv3简介

其通过不断的1X1卷积和3X3卷积以及残差边的叠加，大幅度的加深了网络。残差网络的特点是容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。

晴空^_^·2023-02-16 23:54

论文笔记之U-net详细介绍

蓝色代表卷积和激活函数,绿色代表复制,红色代表下采样,黄色代表上采样然后在卷积,conv1X1代表核为1X1的卷积操作，这个网络没有全连接，只有卷积和下采样，这也是一个端到端的图像,即输

青风木叶·2023-02-07 09:52

考试分析

数学考了97+7，虽然这个数字看上去很可观，但我并不这么觉得，在考试前，在这一学期中，我上了冯老师的培优班，尤其是最后两道附加题1/2+1/6+1/12+1/24+1/36+……，这道题的本意，把1/2变成1x1

杨子齐·2023-02-05 15:21

OpenMMLab AI实战营笔记（二）

计算机视觉之图像分类算法基础第二节课讲了一些深度网络的发展史，也讲了一些轻量级网络VGG使用小的卷积核替代一个大的卷积核，减少了参数的数量，而且感受野不变亮点1.引入了inception结构，可以融合不同尺度的信息2.使用了1x1

cyj5x·2023-02-04 10:25

3. Linear Regression

LinearRegression简单线性回归简单线性回归形式：Y=β0+β1X1Y=\beta_0+\beta_1X_1Y=β0+β1X1估计系数残差：ei=yi−y^ie_{i}=y_{i}-\hat

weixin_47891244·2023-02-03 17:09

吴恩达DeepLearningCourse4-卷积神经网络

部分内容参考之前的笔记PyTorch深度学习实践文章目录第一周：卷积神经网络边缘检测Padding、Stride三维卷积卷积神经网络中的一层池化层第二周：深度卷积网络实例探究残差网络1x1卷积Inception

MONA ODYSSEY·2023-02-03 16:51

学习神经网络从1x1卷积核开始（在inception中的应用）

卷积核的大小一般有1x1,3x3和5x5的尺寸。卷积核的个数就对应输出的通道数，这里需要说明的是对于输入的每个

yipala·2023-02-03 08:47

（2）１x1卷积

一、1x1卷积核作用１．降维/升维由于1×1并不会改变height和width，改变通道的第一个最直观的结果，就是可以将原本的数据量进行增加或者减少。这里看其他文章或者博客中都称之为升维、降维。

weixin_40227656·2023-02-03 08:10

CNN中神奇的1x1卷积

但是我们也会遇见1x1的卷积层，比如在GoogleNet中的Inception模块，如下图：我们看到上图中有4个1x1的卷积，那么他们起着什么作用呢？为什么要这样做呢？设计思

小白学视觉·2023-02-03 08:35

深度学习笔记（三十六）1x1卷积（网络中的网络）及谷歌Inception网络

提到1x1卷积，能想到什么？我能想到的就是把图像中每个像素点乘以某个倍数，这除了调整图像亮度什么的有用，还能有什么用处呢？带着疑惑我们来学习网络中的网络及1x1卷积。

Mr.zwX·2023-02-03 08:33

1x1卷积核如何降低参数量

卷积核的大小一般有1x1,3x3和5x5的尺寸。卷积核的个数就对应输出的通道数，这里需要说明的是对于输入的每个通道，输出每个

Bryan__·2023-02-03 08:25

卷积神经网络中的1x1卷积核的作用

前言在介绍卷积神经网络中的1x1卷积之前，首先回顾卷积网络的基本概念[1]。

幸运六叶草·2023-02-03 08:24

1x1卷积、Inception网络、

目录1.1x1卷积(1x1convolution)又称网络中的网络(networkinnetwork)池化层只能压缩图像的宽和高，1x1卷积能压缩通道数量，减少计算成本。

劳埃德·福杰·2023-02-03 08:53

卷积神经网络中1x1卷积的作用

1x1卷积的作用1、降维（减少参数）在并行pooling层后面加入1×1卷积层后也可以降低输出的featuremap数量（featuremap尺寸指W、H是共享权值的滑动窗口，featuremap的数量就是

橙紫英·2023-02-02 16:37

基于python实现resnet_Python深度学习（4）——BN层与RESNET+densenet实现,Pytorch,4BN,层及,ResNetDenseNet...

超参数为输出单元个数2.ResNet2.1残差块输入为X+Y，因而XY的输出通道要一致可以用1*1的卷积层来调整通道的大小classResidual(nn.Module):#可以设定输出通道数、是否使用额外的1x1

weixin_39630813·2023-02-02 07:19

经典卷积神经网络-Inception（pytorch实现）

一、Inception的基础概念Inception模块在GoogLeNet中首次提出并采用，其基本结构如下图所示，带有1X1卷积核的Inception层，就构成了Inception网络的基本单元，整个inception

安安喜乐·2023-02-01 13:38

tensorflow中的乘法

w是1xn的行向量，x是nx1的列向量，相乘的结果是一个1x1的向量。importtensorflowastf

bjay·2023-02-01 12:56

pytorch实现resnet网络结构

在resnet50以后，由于层数的增加残差块发生了变化，从原来3x3卷积变为三层卷积，卷积核分别为1x1、3x3、1x1，减少了网络参数。

页图·2023-02-01 11:12

文献阅读（7）：YOLO 检测网络加速

目录一、简介1.题目：2.时间：3.来源：4.简介：5.论文主要贡献：二、相关名词三、相关背景知识1.YOLO网络2.Winograd快速卷积计算（针对3x3卷积层）3.GEMM快速卷积计算（针对1x1

要努力学习鸭·2023-01-30 16:25

【动手学深度学习】卷积层

通道的概念_哔哩哔哩_bilibili神经网络基础原理-04前馈神经网络_哔哩哔哩_bilibili神经网络基础原理-06全连接前馈神经网络的数据模型_哔哩哔哩_bilibili卷积神经网络原理-12-有趣的1x1

Ya_nnnG·2023-01-29 09:23

套娃的开始——Network in Network网络学习笔记

文章亮点1、用MLPconv代替传统卷积层NIN这篇论文指出，在常规卷积层后加上若干个1X1的卷积层，每个卷积核视为一个神经元，多个1X1卷积的线性组合就可以看作是一个全连接层。一般卷积

20Xx太空漫游·2023-01-20 15:52

BAM注意力机制——pytorch实现

BAM的结构：①通道注意力机制(Channelattentionbranch)：与SEblock相似；②空间注意力机制(Spatialattentionbranch)：1x1卷积进行维度缩减，2个3x3

CV_Peach·2023-01-18 18:04

MobilenetV2网络结构

(Depth-wise）的卷积方式提取特征V2版本在DW卷积之前新加入一个PW卷积，能动态改变特征通道V2去掉了第二个PW的激活函数,最大程度保留有效特征借鉴ResNet,都采用了lx1->3x3->1x1

青葱岁月夏小凡·2023-01-18 11:46

关于Padding的一点误解

正确答案为2x2，而非1x1。padding机制是指在卷积操作之前在特征图周围补充一圈像素。所以padding=1时，4x4的featuremap先填充为6x6大小，然后进行卷积操作，卷

sheepcyyc·2023-01-18 01:16

PyTorch之inception结构

inception结构的主要贡献有两个：一是使用1x1的卷积来进行升降维；二是在多个尺寸上同时进行卷积再聚合。本文利用图1的inception结构实现MNIST数据集的多分类。

心️升明月·2023-01-15 10:29

Yolo3特征提取+预测网络构建（基于keras）

系列的检测算法主要改进有：1、主干网络修改为darknet53，其重要特点是使用了残差网络Residual，darknet53中的残差卷积就是进行一次3X3、步长为2的卷积，然后保存该卷积layer，再进行一次1X1

Hana的小跟班·2023-01-14 13:21

自定义卷积实现卷积的重参数【手撕代码】

在我的上篇文章中主要对RepVGG进行了解析【RepVGG网络中重参化网络结构解读】，里面详细的对论文中的代码进行了解析，展示了RepVGG在重参数时是如何将训练分支进行合并的，总的一句话就是在推理阶段，会将1x1

爱吃肉的鹏·2023-01-13 13:56

一文详细介绍深度学习的各种卷积操作

如果你听说过深度学习中不同种类的卷积（比如2D/3D/1x1/转置/扩张（Atrous）/空间可分/深度可分/平展/分组

深度学习技术前沿·2023-01-13 13:25

一文读懂深度学习中的各种卷积

https://www.toutiao.com/a6661445520512254472/如果你听说过深度学习中不同种类的卷积（比如2D/3D/1x1/转置/扩张（Atrous）/空间可分/深度可分/平展

喜欢打酱油的老鸟·2023-01-13 13:53

ValueError: Expected more than 1 value per channel when training, got input size [1, 256, 1, 1]的解决方案

在运行pytorch代码的时候，当其中存在BN层，并且你还存在输出的结果为1x1卷积，（如全局平均池化），在验证集的时候就很会出现这个问题：ValueError:Expectedmorethan1valueperchannelwhentraining

正在学习的浅语·2023-01-12 17:33

MobileNet V2模型——pytorch实现

MobileNetV2的方法：①使用倒置残差结构(InvertedResiduals)，1x1卷积升维+3x3深度卷积+1x1卷积降维；②

Peach_____·2023-01-12 11:19

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