MaxPool 第2页

用C语言构建一个数字识别卷积神经网络

2.3.这里仅叙述卷积神经网络的配置,其余部分不做赘述，构建和训练神经网络的具体步骤请参见上一篇:用C语言构建一个手写数字识别神经网路卷积网络同样采用简单的三层结构，包括输入层conv_layer，中间层maxpool_layer

Midas-Zhou·2023-08-06 14:04

CNN常用模型 1 VGG16、2 Mobile_V1、3 Mobile_V2、 4 Mobile_V3

Con2d(kernel_size=3)+5个MaxPooling(pool_size=2,strides=2)+3个Fc第一Block有2个kernel=3x3，filters=64的Conv2D,1个MaxPool

山居秋暝LS·2023-07-26 08:02

Pytorch个人学习记录总结 06

目录神经网络-卷积层torch.nn.Conv2d神经网络-最大池化的使用torch.nn.MaxPool2d神经网络-卷积层torch.nn.Conv2dtorch.nn.Conv2d的官方文档地址CLASStorch.nn.Conv2d

timberman666·2023-07-26 00:09

残差网络Resnet50：花卉识别

为了防止这种情况，将前面的层和后面的层进行叠加，防止信息丢失Resnet网络结构：Resnet50网络结构：levelinputstrideoutput1224*224*37*7*642112*112*64MaxPool112

Keep--Silent·2023-07-24 01:11

手写数字识别Minst(CNN)

所以正确的网络结构应该是levelinputstrideoutput11*28*286*5*516*24*24MaxPool6*24*24MaxPool26*12*1226*12*1216*5*5

Keep--Silent·2023-07-24 01:11

[cv] 池化（最大池化Maxpool、平均池化Averagepool、随机池化randpool）与反池化

1、三种池化：最大池化Maxpool、平均池化Average_pool、随机池化randpool最大池化是对局部的值取最大；平均池化是对局部的值取平均；随机池化是根据概率对局部的值进行采样，采样结果便是池化结果

心心喵·2023-07-19 21:39

follow迪导，对几个SPPF、SPP、simSPPF模块进行了速度测试

参考链接2.代码3.结果1.参考链接P导：YOLOv5网络详解下面做个简单的小实验，对比下SPP和SPPF的计算结果以及速度，代码如下（注意这里将SPPF中最开始和结尾处的1x1卷积层给去掉了，只对比含有MaxPool

孟孟单单·2023-07-19 06:51

深度学习06-pytorch从入门到精通

转换数学函数随机数计算函数矩阵处理函数自动梯度案例计算图torchvision模块TransformsDataSetDataLoader自定义数据集nn模块nn.ModuleCNN图像处理层nn.Conv2dnn.AvgPool2d和nn.MaxPool2dnn.Linearnn.BatchNorm2dnn.Rel

liaomin416100569·2023-07-16 19:50

PyTorch: 池化-线性-激活函数层

文章目录nn网络层-池化-线性-激活函数层池化层最大池化：nn.MaxPool2d()nn.AvgPool2d()nn.MaxUnpool2d()线性层激活函数层nn.Sigmoidnn.tanhnn.ReLU

timerring·2023-07-15 19:13

优化器：torch.optimizer

>(学习速率)代码：importtorchimporttorchvision.datasetsfromtorchimportnnfromtorch.nnimportSequential,Conv2d,MaxPool2d

深浅卡布星·2023-07-14 09:07

第二部分深度学习实践

models.Sequential()model.add(layers.Conv2D(32,(3,3),activation='relu',input_shape=(28,28,1)))model.add(layers.MaxPool2D

庵下桃花仙·2023-07-13 22:12

pytorch——官网入门demo——实现一个图像分类器

目录demo的流程1.model.py卷积Conv2d公式池化MaxPool2d特点如果输入是三维的，那么输出也是三维的Tensor的展平：view()全连接Linear2.train.py导包下载数据集

heart_6662·2023-06-23 20:39

pytorch实现图像分类器

pytorch实现图像分类器一、定义LeNet网络模型1，卷积Conv2d2，池化MaxPool2d3，Tensor的展平：view()4，全连接Linear5，代码：定义LeNet网络模型二、训练并保存网络参数

张嘉烘·2023-06-16 20:28

【YOLO v1】模型搭建｜ model ｜代码

importtorchimporttorch.nnasnnfromtorchsummaryimportsummarydefbuild_block(in_channel,out_channel,kernel_size,stride=1,maxpool

Enzo 想砸电脑·2023-06-16 20:30

CS231N作业 A2Q4：ConvolutionalNetworks

“三明治”层——conv-relu-pool/conv-relu4.三层CNN：conv-relu-maxpool-affine-relu-affine-softmax5.空间BN6.groupnormalizationBN

588·2023-06-14 07:49

PyTorch-优化器以及网络模型的修改

1.SGDimporttorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportSequential,Conv2d,MaxPool2d,Flatten

MyDreamingCode·2023-06-11 10:20

PyTorch-Sequential

，我们需要进行一下计算，看看padding和stride是多少:未引入Sequential前：importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d

MyDreamingCode·2023-06-08 22:50

卷积层与池化层输出尺寸计算

conv2d=torch.nn.Conv2d(in_channels=3,out_channels=64,kernel_size=7,stride=2,padding=3,bias=False)池化层maxpool

河北一帆·2023-04-21 18:19

Tensorflow实现经典神经网络

__init__()self.c1=Conv2D(filters=6,kernel_size=(5,5),activation='sigmoid')self.p1=MaxPool2D(pool_size

9ack!?·2023-04-14 05:23

python优化器_浅谈Pytorch torch.optim优化器个性化的使用

__init__()self.features=t.nn.Sequential(t.nn.Conv2d(3,6,5),t.nn.ReLU(),t.nn.MaxPool2d(2,2),t.nn.Conv2d

weixin_39917291·2023-04-12 23:58

pytorch nn.MaxPool2d 池化层深度讲解及代码举例

首先上理论：池化层是夹在连续的卷积层的中间层，池化层可以非常有效地缩小矩阵的尺寸。从而减少最后全连接层中的参数。使用池化层既可以加快计算速度也有防止过拟合问题的作用。池化层前向传播的过程中也是通过一个类似过滤器的结构完成的，池化层中的计算不是节点的加权和，而是采用了更加简单的最大值或者平均值计算。使用最大值操作的池化层被称之为最大池化层（maxpooling），使用平均值操作的池化层称之为平均池化

weixin_42713739·2023-04-09 12:23

torch.cat；Pytorch nn.MaxPool1d

PyTorch的torch.catPytorchnn.MaxPool1d；nn.functional.max_pool1d

飞驰的拖鞋·2023-04-09 12:50

深度学习与Pytorch入门实战（九）卷积神经网络&Batch Norm

Pytorch入门实战（九）卷积神经网络&BatchNorm目录1.卷积层1.1torch.nn.Conv2d()类式接口1.2F.conv2d()函数式接口2.池化层Pooling（下采样）2.1torch.MaxPool2d

qq_41978139·2023-04-03 20:18

Pytorch中最大池化层Maxpool的作用说明及实例使用（附代码）

目录1.池化的功能2.神经原网络设定最大卷积层的作用3.torch.nn.MaxPool2d()4.使用torch.nn.MaxPool2d()实战3.Pytorch源码1.池化的功能先通过与卷积的相同点及不同点说明池化的功能

使者大牙·2023-03-29 19:49

神经网络学习小记录34——利用PyTorch实现卷积神经网络

神经网络学习小记录34——利用PyTorch实现卷积神经网络学习前言PyTorch中实现卷积的重要基础函数1、nn.Conv2d:2、nn.MaxPool2d(kernel_size=2)3、nn.ReLU

Bubbliiiing·2023-03-29 05:45

Pytorch搭建和训练神经网络模型

Pytorch搭建神经网络步骤1.神经网络骨架：继承Containers中的Module类2.卷积操作：Conv2d类3.池化操作：MaxPool2d类4.非线性激活操作：ReLU类5.全连接操作：Linear

NNNJY·2023-03-28 21:24

面试官：线程池如何按照core、max、queue的执行循序去执行？（内附详细解析）

我们都知道线程池中代码执行顺序是：corePool->workQueue->maxPool，源码我都看过，你现在问题让我改源码？？一时间群里炸开了锅，小伙伴们纷纷打听他所在的公司，然后拉黑避坑。

一枝花算不算浪漫·2023-03-20 00:23

YOLOV5网络详解

YOLOV5把SPP换成SPPF：将输入串行的依次通过三个MaxPool2d,然后再将输出与输入进行Concat拼接。效率更高，计算量

qq_1418430025·2023-03-15 20:10

Pytorch学习笔记（5）：torch.nn---网络层介绍（卷积层、池化层、线性层、激活函数层）

/2d/3d卷积1.2卷积—nn.Conv2d()nn.Conv2d1.3转置卷积—nn.ConvTransposenn.ConvTranspose2d二、池化层—PoolingLayer（1）nn.MaxPool2d

路人贾'ω'·2023-02-20 07:56

PyTorch - Conv2d 和 MaxPool2d

文章目录Conv2d计算Conv2d函数解析代码示例MaxPool2d计算函数说明卷积过程动画TransposedconvolutionanimationsTransposedconvolutionanimations

伊织code·2023-02-19 07:42

TypeError: conv2d(): argument ‘input‘ (position 1) must be Tensor, not tuple

网络搭建过程中MaxPool2d（）中设置return_indices=True，这意味着它将返回一个包含值和索引的元组。后面不能直接接卷积层。

wenwv·2023-02-16 21:38

利用GPU训练

__init__()self.model1=Sequential(Conv2d(3,32,5,1,2),MaxPool2d(2),Con

tiny_PIkid·2023-02-05 17:47

利用GPU训练网络模型

CPU训练代码：importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportSequential,Conv2d,MaxPool2d,Flatten

booze-J·2023-02-05 17:47

pytorch代码实现之CBAM(Convolutional Block Attention Module)

__init__()self.avgpool=nn.AdaptiveAvgPool2d(1)self.maxpool=nn.AdaptiveMaxPool2d

差不太多先生·2023-02-05 16:44

【PyTorch模型训练实用教程】03模型搭建+Finetune进行权重初始化

__init__()self.conv1=nn.Conv2d(3,6,5)self.pool1=nn.MaxPool2d(2,2)self.conv2=nn.Conv2d(6,16,5)se

Alvwith·2023-02-02 10:02

CNN中卷积核大小、池化以及padding对输入图像大小的影响

为保证输出图像的大小不变，我们可以使用padding操作：conv1=nn.Conv2d(3,16,kernel_size=3,padding=1)pool1=nn.MaxPool2d(2)conv2=

Cary.·2023-02-01 04:04

【3D目标检测】PointNet++

他最初是提取点的特征，然后通过对称函数（maxpool）将所有的点特征进行聚合，得到全局点云特征，这就完成了特征提取部分的功能。

可乐大牛·2023-01-31 17:07

P33：完整的模型验证套路（Pytorch小土堆学习笔记）

0.005）完整代码如下：importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorchimportoptimfromtorch.nnimportConv2d,MaxPool2d

ni哥跑的快·2023-01-30 13:11

resnet18与resnet50

之后进行BN，ReLU和maxpool。这些构成了第一部分卷积模块conv1。然后是四个stage，代码中用make_layer()来生成stage，每个stage中有多

正则化·2023-01-30 08:01

【vgg11】网络结构

nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=8,kernel_size=3,stride=1,padding=1),nn.ReLU(),nn.MaxPool2d

Enzo 想砸电脑·2023-01-29 00:09

forward() missing 1 required positional argument: ‘indices‘错误解决

部分代码：def__init__():self.pool1=nn.MaxPool2d((3,3),stride=2)self.pool2=nn.MaxUnpool2d((3,3),stride=2)、、

@秋野·2023-01-28 14:06

【图像识别】VGG网络进行图像识别【附代码,数据集】

二.VGG网络搭建如下（学习于B站UP主：霹雳吧啦Wz，良心推荐）：1.阅读代码之前了解下conv2d的计算，其实nn.Linear，nn.MaxPool2d的输出的计算都是使用以下公式：VGG16的输入是

[email protected]·2023-01-27 15:55

#1_Pytorch下的CNN图片分类器

导入所需框架packageimporttorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromtorch.nnimportSequential,Conv2d,MaxPool2d

笠笠笠li·2023-01-27 09:09

Pytorch maxpool的ceil_mode及与caffe中maxpool的比较

1.首先看pytorch中maxpool的情况：（此部分为转载）pytorch里面的maxpool，有一个属性叫ceil_mode，这个属性在api里面的解释是ceil_mode:whenTrue,willuseceilinsteadoffloortocomputetheoutputshape

zl3090·2023-01-26 16:44

Pytorch---maxpool的ceil_mode

https://blog.csdn.net/GZHermit/article/details/79351803pytorch里面的maxpool，有一个属性叫ceil_mode，这个属性在api里面的解释是

计算机视觉-Archer·2023-01-26 16:14

PyTorch中MaxPool的ceil_mode属性

PyTorch中的MaxPool（最大池化）有一个属性：ceil_mode，默认为False（地板模式），为True时是天花板模式。

一位不愿暴露自己的郑某人·2023-01-26 15:05

PyTorch ------MaxPool池化ceil_mode使用

Pytorch_MaxPoolNd类这个类见的少,但是MaxPool1d、MaxPool2d、MaxPool3d应该很常见了.在源码中MaxPool1d、MaxPool2d、MaxPool3d这三类都是继承

Kallen_man·2023-01-26 15:34

pytorch记录maxpool 的ceil_mode

maxpool的ceil_mode参考https://blog.csdn.net/html5baby/article/details/100609026

resonance_hxh·2023-01-26 15:34

PyTorch中MaxPool的ceil_mode属性解释