1x1

oracle plsql 乘法表

.9loopforv2in1..v1loopdbms_output.put(v1||'X'||v2||'='||v1*v2||'');endloop;dbms_output.put_line('');endloop;end;1X1
于大大大洋·2020-09-11 02:28

CNN网络中的 1 x 1 卷积是什么？

上面是一个1x1卷积核的输出示意图，如果是K个1x1卷积核，那么结果就是将通道数由D变为K降维或升维特征通道数变化：256—>64—>256http://cs231n.github.io/convolutional-networks
O天涯海阁O·2020-09-10 22:49

1x1的卷积能做什么呢？

所谓信道压缩，NetworkinNetwork是怎么做到的？对于如下的二维矩阵，做卷积，相当于直接乘以2，貌似看上去没什么意义。但是，对于下面这种32通道的数据，如果我用1个1x1x32的卷积核与其做卷积运算，得到的就是1个6x6的矩阵。在这个过程中，发生了如下的事情：（1）遍历36个单元格（6x6）（2）计算左图中32个信道中截面与卷积核中32个元素的乘积（3）此时得到的结果，仍然是6x6x32
ybdesire·2020-09-10 21:30

CNN 中， 1X1卷积核到底有什么作用呢？

/question/136摘抄于这里从NIN到Googlenetmrsanet都是用了这个，为什么呢发现很多网络使用了1X1卷积核，这能起到什么作用呢？
2014wzy·2020-09-10 18:30

pytorch 利用FPN(特征金字塔网络)进行语义分割(训练代码+预测代码)

右方的连接结构如虚线框所示：上面的特征图经过2倍上采样后，和左方对应的特征图经过1x1的卷积降维后，加在一起就成了右方的下一个特征图了。
ZJE_ANDY·2020-09-10 18:24

caffe中的卷积的计算细节和1x1卷积作用

在卷积神经网络中，卷积算是一个必不可少的操作，下图是一个简单的各层的关系。可以看出一个很好的扩展的关系，下面是整个卷积的大概的过程图中上半部分是传统的卷积的操作，下图是一个矩阵的相乘的操作。下图是在一个卷积层中将卷积操作展开的具体操作过程，他里面按照卷积核的大小取数据然后展开，在同一张图里的不同卷积核选取的逐行摆放，不同N的话，就在同一行后面继续拼接，不同个可以是多个通道，但是需要注意的是同一行里
Alanyannick·2020-09-10 18:40

1X1卷积核到底有什么作用呢？

和单个卷积核之间的卷积来说，题主的理解是对的，CNN里的卷积大都是多通道的featuremap和多通道的卷积核之间的操作（输入的多通道的featuremap和一组卷积核做卷积求和得到一个输出的featuremap），如果使用1x1
duo'la'mi'ya·2020-09-10 17:02

CNN1x1卷积核的作用

1x1卷积核的作用之前只是知道1x1的卷积核用在Inception模块中具有降维的作用，并没有认真的思考它是怎么样实现降维的，以及它还有哪些作用。
qiling0102·2020-09-10 15:10

CNN中，1X1卷积核到底有什么作用呢？

发现很多网络使用了1X1卷积核，这能起到什么作用呢？另外我一直觉得，1X1卷积核就是对输入的一个比例缩放，因为1X1卷积核只有一个参数，这个核在输入上滑动
LeadAI学院·2020-09-10 14:55

CNN卷积神经网络中的概念之1x1卷积核的作用

CNN（卷积神经网络）在机器视觉与图像识别领域应用越来越广泛，从简单的手写数字0-9mnist数据集识别到各种复杂的数据集识别与准确率提升。由于复杂的图片中含有很多其他的干扰，因此需要对图片进行滤波处理，也就是提取特征这既是卷积层的作用。常用的卷积层中包括众多卷积核。卷积核中包括卷积核维数，卷积核通道数，以及卷积核的步长。通常使用的卷积核为1x13x35x5,卷积层可以对图像的维度大小进行压缩。卷
千与千寻DL·2020-09-10 12:01

CNN 中， 1X1卷积核的作用

1x1卷积最初引起研究者的重视应该是在NetworkinNetwork这篇文章里，后面在GoogLeNet和ResNet中都使用了1x1卷积，那么1x1卷积到底有什么用呢？
bebr·2020-09-10 10:38

深度学习第四周--第二课理论

文章目录经典网络LeNet-5AlexNetVGGNet残差网络（ResNet）1x1卷积谷歌Inception网络作用inception网络迁移学习经典网络LeNet-5针对灰度图片训练，例如输入一个
zhaohuan_1996·2020-08-26 13:49

SPPNet 网络结构keras

1x1,2x2,4x4=21，输出21特征向量，channel=256。
帝王之恋Chen·2020-08-26 11:26

Non_Local 网络模块的解析

首先输入为【B,H,W,C】先对输入使用1X1大小的卷积核做卷积，降低输入通道。减少计算量。然后把【B,H,W,C】reshape成[B,HW,C]，然后两个相乘（其中一个tr
牛奶还是纯的好·2020-08-26 11:38

959. 由斜杠划分区域

在由1x1方格组成的NxN网格grid中，每个1x1方块由/、\或空格构成。这些字符会将方块划分为一些共边的区域。（请注意，反斜杠字符是转义的，因此\用"\\"表示。）。返回区域的数目。
家养程序媛关关·2020-08-25 17:09

力扣比赛 5454. 统计全 1 子矩形

示例1：输入：mat=[[1,0,1],[1,1,0],[1,1,0]]输出：13解释：有6个1x1的矩形。有2个1x2的矩形。有3个2x1的矩形。有1个2x2的矩形。有1个3x1的矩形。
小鱼儿LY·2020-08-25 01:40

『Leetcode 5241』铺瓷砖

2块1x1地砖1块2
Gavinjou大笨象·2020-08-25 00:43

模型压缩经典论文SqueezeNet:AlexNet level accuracy with 50x fewer parameters and less 0.5MB model size论文详解

://github.com/DeepScale/SqueezeNet目录一、简介1.1作者1.2SmallerCNN的优点层间传递少占用带宽小更易部署于硬件1.3贡献点二、方法2.1网络结构设计技巧用1x1
祥瑞Coding·2020-08-24 17:46

字节跳动竞赛算法-统计全1子矩阵

使用与运算符采用逐行分析法：对于只有一行数组而言，比如[1,1,1,0,1,1,1,1,0,1]前3个1，能组成3个1x1，2个1x2，1个1x3，一共3+2+1=6种情况中间4个1，能组成4个
旭小爷丶·2020-08-24 12:08

机器学习——线性模型

线性模型基本形式基本形式为：f(x)f(x)f(x)=ω1x1ω1x1ω1x1+ω2x2ω2x2ω2x2+ω3x3ω3x3ω3x3+.........
一颗小糖豆·2020-08-24 11:27

FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection(ICCV2019)代码复现

[https://zhuanlan.zhihu.com/p/148738276]当前考虑，先通过seblock增加通道联系，分别经过1x1卷积，再经过RetinaN
DONG_LIN_2019·2020-08-24 04:21

一文读懂深度学习中的各种卷积

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/混洗分组卷积），并且搞不清楚它们究竟是什么意思，那么这篇文章就是为你写的，能帮你理解它
update7·2020-08-24 03:06

线性代数（二）（Linear Algobra with Application）steven J.Leon（Eighth Edition）

2.1矩阵的行列式矩阵的行列式有以下情形：情形1、1X1矩阵det(A)=a,要判断矩阵是否奇异只要看a是不是等于0.情形2、2X2矩阵det([1,2,3;3,21,1;4,5,7])情形3、3X3矩阵道理是一样的
zhouzhouzf·2020-08-23 08:49

LeetCode-999.由斜杠划分区域 dfs和并查集两种方法

中的方法1大体步骤是：将NxN网格中的每个1x1方块划分成3x3的更小的方格，整个网格就被划分成了(3N)x(3N)个更小的方格。然后将各个对角线斜杠上填充1来代表斜杠，其余部分全部填充为0。
Assassin_Fan·2020-08-23 02:47

空洞卷积为何有用及弊端

同时，当空洞卷积的rate调得很大时，比如rate和featuremap大小一致时，3x3卷积会退化成1x1卷积。为了解决这些问题，图森提出了称为HDC（HybridDilatedCo
小伟db·2020-08-22 17:35

DL_Notebook 5.1_CNN基础/padding/channel

文章目录卷积神经网络基础二维卷积层二维互相关代码二维卷积层代码填充和步幅填充步幅多输入通道和多输出通道多输入通道多输出通道1x1卷积层卷积层V.S全连接层卷积层的简洁实现池化池化层的简洁实现卷积神经网络基础二维卷积层二维互相关代码
pumpkinstay·2020-08-22 14:08

贝壳笔试 涂格子最少需要多少种颜料

题目描述给你一个NxM的方格图，现在要求你对其中每个1x1的小方格进行染色，要求如下:●每种颜色染色的格子数都是相同的。●相邻格子染的颜色不同。●所有格子必须染色。
樱桃木·2020-08-22 13:37

ECG分类（二）

batchsize=64learningrate=0.01totaltrainingprocess=100epochs（个人觉得这里没有使用图像处理中的3x3，1x1等更小卷积核，
kahuifu·2020-08-22 12:03

python——小例子 及 end=““ 和“t“的用法

j+=1print("{}X{}={}".format(j,i,i*j),"\t",end="")#"\t"表示空格end=""表示在循环内部不换行ifi==j:j=0print("")break输出1X1
大资配，配不配？·2020-08-22 12:02

卷积神经网络

目录卷积神经网络卷积层(Convolution：Conv)卷积运算通道数(channel)Padding卷积步长(stride)1x1卷积池化层(Pooling：Pool)卷积神经网络的优点经典模型LeNet
淇时·2020-08-22 04:35

《数字图像处理》-（2）灰度变换与空间滤波&halcon代码

1灰度变换最简单的形式是邻域为1x1的尺度(即一单个像素)。
Guopinglu·2020-08-22 00:45

Python while实现99乘法表

Pythonwhile实现99乘法表while的嵌套，当i=0时执行外层循环i+=1（i=i+1），后执行内层循环j+=1，然后打印1x1=1；以if开始判断一行可以执行几个；当i=1时继续执行while
步行孙·2020-08-21 23:26

python—用for循环、while循环和一句话打印九九乘法表

循环打印九九乘法表：foriinrange(1,10):forjinrange(1,10):print(j,"x",i,"=",i*j,"\t",end="")ifi==j:print("")break打印结果是：1x1
diaozang2773·2020-08-21 19:14

俄罗斯方块

荧幕上一共有n列，每次都会有一个1x1的方块随机落下，在同一列中，后落下的方块会叠在先前的方块之上，当一整行方块都被占满时，这一行会被消去，并得到1分。
LOYYAN·2020-08-21 08:17

MobileNet结构简单讲解及其实现

它其实就是将原来的卷积层分成了两部分，分解成深度卷积以及一个1x1的卷积即逐点卷积。也就是Depthwise+Pointwise两部分（注意Depthwise，不求不同channel的和）。
到达起点·2020-08-21 00:55

Retinaface代码解读(基于pytorch)

定义了几种基本的结构：3x3卷积–BN–LeakyReLU,3x3卷积–BN,1x1卷积–BN–LeakyReLU,深度可分离卷积(3x3分组卷积+1x1普通卷积
CabbageWust·2020-08-20 21:55

【11年特长生第二题】裁缝师

例如：对于某种布料来说，一次只能剪一层布，那么要把一块2X3的布料剪成6块1X1的小布，总共需要剪5刀,如下图；但是，对于另外一种不同的布料来说，如果这种布料一次可以剪两层布，那
SSL_CWH·2020-08-20 03:30

MIT 线性代数导论 第二十二讲：矩阵对角化和幂

计算矩阵的幂对于一个有nnn个不同特征向量（其实就是说所有的特征值均不同）的矩阵AAA，讲它的nnn个特征向量组成一个矩阵SSS，如果我们计算ASASAS可以有如下过程：AS=A(x1,x2,x3...xn)=(λ1x1
MirrorN·2020-08-20 01:46

三、统计全 1 子矩形（Weekly Contest 196）

示例1：输入：mat=[[1,0,1],[1,1,0],[1,1,0]]输出：13解释：有6个1x1的矩形。有2个1x2的矩形。有3个2x1的矩形。有1个2x2的矩形。有1个3x1的矩形。
wenbaoxie·2020-08-20 00:36

线性代数学习笔记（二十七）——线性方程组有解判定

1系数矩阵和增广矩阵假如有如下方程组：{x1+x2+x3=1x1−x2−x3=−32x1+9x2+10x3=11\begin{cases}x_
雏鹰高飞·2020-08-20 00:28

day13-14-15阴，99乘法表，索引切片应用

day1399乘法表print("九九乘法表")#print("1x1=1")#print("1x2=22x2=4")#print("1x3=32x3=63x3=9")#print(".....")
lr_harry·2020-08-19 10:46

卷积神经网络 (GoogLeNet 的灵感)

比如，它引入了1x1卷积核，使得整个网络虽然更深（22层Inception网络层），但只需要训练很少的参数（50
chikily_yongfeng·2020-08-19 09:11

卷积神经网络

一、二维卷积层和多维卷积层对比总结：二维卷积原理如下图：多维卷积层比二维稍微复杂一些，需要注意的是不同的输入层采用不同的卷积核按二维卷积层计算然后求和：其中1x1的卷积核与全连层等价。
周博u010083327·2020-08-18 16:17

STM8S---独立按键IO口设置及按下事件问题

                STM8I/O口引脚配置表Px_DDRPx_CR1Px_CR2I/O方式引脚状态000输入悬浮输入001输入上拉输入010输入中断悬浮输入011输入中断上拉输入100输出开漏输出110输出推挽输出1x1
别打名名·2020-08-18 07:00

关于无线网卡速度科普

thinkpad因为是商务本，尤其是TXW系列，基本都能配到最高端的无线网卡，但是很多低配的机器网卡缩水，导致周围好多朋友都上过档，买的高端机，只配1X1的螃蟹卡，这种
amrpjbg72002·2020-08-18 07:41

pytorh实现inception多分支跟辅助分类、resnet里shortcut、densenet、 DepthWise深度可分离卷积、ShuffleNet的channel shuffle

后来进行改进了，添加了1x1卷积核来减少计算跟参数，
yangdashi888·2020-08-18 06:27

BagNet特征heatmap可视化

BagNet地址：https://github.com/wielandbrendel/bag-of-local-features-modelsBagNet是ResNet的变体，显著的区别是将3x3卷积变为1x1
winycg·2020-08-18 06:25

人群计数：MCNN--Single-Image Crowd Counting via Multi-Column Convolutional Neural Network

论文目标：在任意的静态图像，任意的相机视角和人群密度下进行准确的人群计数**论文三大贡献：ShanghaiTech数据集提出多列全卷积网络来计数，性能提高用1x1的卷积核来代替全连接，使得输入图片尺寸可以任意
目睹闰土刺猹的瓜·2020-08-18 06:10

2019网易校招真题练习——俄罗斯方块

荧幕上一共有n列，每次都会有一个1x1的方块随机落下，在同一列中，后落下的方块会叠在先前的方块之上，当一整行方块都被占满时，这一行会被消去，并得到1分。
TIM33470348·2020-08-18 01:23

HTML5的最简单模板

Untitledweb的主要内容表单获取Google地图这里有一段非常简单的代码，通过用户输入地点，获取google地图地点，非常适合生成联系人表单输入地点Base64编码的1x1大小的空白GIF文件个人不推荐使用这个透明的空白
珠晶·2020-08-17 17:50
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