MaxPool

keras实现类似 VGG 的卷积神经网络

importnumpyasnpimportkerasfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout,Flattenfromkeras.layersimportConv2D,MaxPool2Dfromkeras.optimizersimportSGD
wzw12315·2020-07-29 00:32

记录使用pytorch过程中踩过的坑之全连接层

先贴出源码：'''这是网络设置部份'''self.maxpool=nn.MaxPool2d(2,2)#conv1self.conv1_1=nn.Conv2d(2,64,3,padding=1)#conv2self.conv2
深度瞎学·2020-07-28 22:47

Keras 搭建卷积

#2.导入库和模块fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConv2D,MaxPool2Dfromkeras.layersimportDense
apple-平家物语·2020-07-27 14:46

Keras搭建卷积神经网络

importnumpyasnpimportkerasfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportDense,Dropout,Flattenfromkeras.layersimportConv2D,MaxPool
木木十二·2020-07-27 11:54

yolov3-spp深度剖析

###SPP###[maxpool]stride=1size=5[route]layers=-2[maxpool]stride=1size=9[route]layer
小楞·2020-07-16 05:19

【YOLO3代码详解系列07】最大池化层

文章目录1maxpool_layer.h2maxpool_layer.c1maxpool_layer.h#ifndefMAXPOOL_LAYER_H#defineMAXPOOL_LAYER_H#include"image.h
小陈说CV·2020-07-15 21:52

深度之眼【Pytorch】--卷积层、池化层

ai.deepshare.net/index目录背景知识一：卷积及其运算二：池化及其运算三：激活层Pytorch实现卷积层--nn.Conv2d（选）转置卷积层--nn.ConvTranspose2d池化层--nn.MaxPool2dKeras
风后奇门‘·2020-07-15 07:16

pytorch 实现InceptionV1、InceptionV2，同时在Cifar10测试

1、GoogleNet到现在，总共有着5个版本----inceptionV1-V4、Inception-Reset，为我们提供了一个新颖的思路探索---多路特征获取网络(Conv、Maxpool、avgpool
josenxiao·2020-07-14 18:53

pytorch中池化层MaxPool2d函数

对于输入信号的输入通道，提供2维最大池化（maxpooling）操作classtorch.nn.MaxPool2d(kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=
小白827·2020-07-14 17:26

MNIST手写数字的识别——CNN篇

CNN真的炒鸡炒鸡方便啊这里简单说下CNN的结构，首先是输入层，是一个1*28*28的图像矩阵，用32个5*5*1的滤波器去虑，得到32*24*24的hiddenlayer，然后对这个东西进行（2,2）的maxpool
瓜瓜_·2020-07-12 02:09

torchvision.models.vgg19获取中间层的输出

pretrained=False)model.eval()print(model)print('model.features[9]',model.features[9])#根据观看model形状表示而得，该层为MaxPool2d
后知还就那个后觉·2020-07-11 13:04

alexnet在mnist数据集上的实现

alexnet结构为：conv1-lrn-maxpool-conv2-lrn-maxpool-conv3-conv4-conv5-maxpool-fc-dropout-fc-dropout-softmax
chenxi0910·2020-07-11 11:56

tensorflow入门实战----VGG16完成猫狗分类

其中模型和训练集需要提前下好的fromkeras.application.vgg16importVGG16fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConv2D,MaxPool2D
handsome programmer·2020-07-09 23:00

[深度学习从入门到女装]PSPNet

网络中一共出现三次特征图缩小，一次使用maxpool，两次使用conv，每次减少二分之一大小，最终得到的特征图是原尺寸的1/8，最后使用双线性插值恢复原尺寸。具体网络结构见下文源
炼丹师·2020-07-09 21:50

TensorFlow2.0 自定义层、自定义模块、自定义模型构建

importnumpyasnpimporttensorflowastfimportdatetimeimportosfromtensorflow.keras.layersimportDense,Flatten,Conv2D,MaxPool2D1
1 每逢大事有静气·2020-07-09 12:06

CAAD2018对抗样本攻防赛： NON-TARGETED ATTACK第二名

作者给的代码中，用了Inception_Resnet_V2的前一部分作为Encoder，由卷积和池化层组成，输出为maxpool_5a层的输出。输入3*
卿寻·2020-07-07 21:08

cnn对猫狗分类

fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConv2D,MaxPool2D,Activation,Dropout,Flatten,Densefromkeras.optimizersimportAdamfromkeras.preprocessing.imageimportImageDataGenerator
神性·2020-07-07 18:24

Keras实现猫狗分类

fromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layersimportConv2D,MaxPool2D,Activation,Dropout,Flatten,Densefromkeras.optimizersimpo
ParisCutie·2020-07-06 23:41

最大池化层（Maxpool Layer）

1.前向传播最大子采样函数取区域内所有神经元的最大值（max-pooling）。以下图为例，输入数据X为4*4，采样核size为2，stride为2，nopadding。输入数据大小类似卷积层的计算方法，（input_width+2*pad-pool_size）/stride+1。前向传播中不仅要计算pool区域内的最大值，还要记录该最大值所在输入数据中的位置，目的是为了在反向传播中，需要把梯度值
Wangcy·2020-07-06 21:56

nnie模型（海思平台）平台转模型改变输入消除ceil_mode影响

原因：海思平台不支持maxpool中ceil_mode=false,resnet中的maxpool默认为false。
yang_daxia·2020-07-06 10:17

darknet源码分析(二)：卷积层实现过程分析im2col部分

池化层、shortcut层、损失函数层、全链接层等等……本文分析卷积层、反卷积、YOLO层、BN层typedefenum{CONVOLUTIONAL,DECONVOLUTIONAL,CONNECTED,MAXPOOL
有节操的正明君·2020-07-06 03:48

train loss和test loss

trainloss不断下降，testloss不断下降，说明网络仍在学习;（最好的）trainloss不断下降，testloss趋于不变，说明网络过拟合;（maxpool或者正则化）trainloss趋于不变
weixin_30929011·2020-07-05 22:22

Java高并发分析介绍

2.线程池创建和停止线程池2.1参数介绍corePoolSize：一直会保持的线程数，对每一个到来的任务只要没有空闲线程就会创建；maxPool
下一秒，待续·2020-07-05 14:36

tensorfow2.0实例讲解1-衣服分类

importlibimporttensorflowastffromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayersfromtensorflow.keras.layersimportConv2D,BatchNormalization,MaxPool2D
追蜗牛的coder·2020-07-02 05:26

pytorch 池化层——最大值池化nn.MaxPool2d() nn.MaxPool1d()

pytorch池化层——最大值池化nn.MaxPool2dnn.MaxPool1dnn.MaxPool1d函数参数例子计算过程nn.MaxPool2d函数参数例子计算过程nn.MaxPool1d函数classtorch.nn.MaxPool1d
WinstonYF·2020-07-01 14:22

pytorch--自适应池化Adaptive Pooling

MaxPool1d(kernel_size=math.ceil(inputsize/outputsize),stride=math.floor(inputsize/outputsize),padding
aixinning·2020-07-01 06:44

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·2020-07-01 05:08

PyTorch学习之池化层（POOLING LAYERS）

1MaxPooltorch.nn.MaxPool1d(kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices=False,ceil_mode
mingo_敏·2020-07-01 04:15

关于pytorch中卷积使用的一些总结（包括nn.conv2d,nn.maxpool2d）

太久没写代码，感觉各种函数不熟悉。以此贴作为今天的记录。首先是pytorch中的卷积nn.Conv2d我们可以查看官方文档。nn.Conv2d输入信号的形式为(N,Cin,H,W),N表示batchsize，Cin表示channel个数，H，W分别表示特征图的高和宽。参数说明：stride(步长)：控制cross-correlation的步长，可以设为1个int型数或者一个(int,int)型的t
昕晴·2020-07-01 04:32

卷积神经网络-ResNet

importtensorflowastfimportnumpyasnpimportosfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflow.keras.layersimportConv2D,BatchNormalization,Activation,MaxPool2D
xiaozhanfeng·2020-06-30 01:23

卷积神经网络-VGGNet

importtensorflowastfimportnumpyasnpimportosfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflow.keras.layersimportConv2D,BatchNormalization,Activation,MaxPool2D
xiaozhanfeng·2020-06-30 01:23

PyTorch之四—梯度下降 和 关系拟合

整体网络图如下：input→conv2d→relu→maxpool
SongpingWang·2020-06-29 20:43

关于慕课第五讲中各种经典卷积网络的class模板——tensorflow

__init__()self.c1=Conv2D(filters=6,kernel_size=(5,5),activation='sigmoid')self.p1=MaxPool2D(pool_size
米米奇·2020-06-29 11:01

关于conv代替fc操作并不可取

今天做压缩问题，需要把maxpool融合到fc中，直接做是不可能的。这时候我想到了用conv代替fc，maxpool融合到conv中，这样可以融合。这时候问题出现了。参数量增加。
ChengLaun·2020-06-28 22:12

Pytorch（3）：Layers

文章目录Convolutionlayers卷积层nn.Conv2d卷积nn.ConvTranspose转置卷积PoolingLayer池化层nn.MaxPool2dnn.AvgPool2dnn.MaxUnpool2dLinearLayer
一剑何风情·2020-06-28 20:23

CNN中的maxpool到底是什么原理？

首先细讲一下Maxpooling。Maxpooling在卷积后还会有一个pooling的操作，尽管有其他的比如averagepooling等，这里只提maxpooling。maxpooling的操作如下图所示：整个图片被不重叠的分割成若干个同样大小的小块（poolingsize）。每个小块内只取最大的数字，再舍弃其他节点后，保持原有的平面结构得出output。图片来源：cs231nmaxpooli
weixin_33904756·2020-06-28 07:50

机器学习问题总结（04）

文章目录1、MLP的BP过程2、maxpool层BP怎么做的2.1**meanpooling**2.2maxpooling3、opencv遍历像素的方式，讲两种？
Zero-One-0101·2020-06-27 13:33

CRNN论文解读与复现

ConvoluionalLayers:Inputimage:100x32(gray-scaleimage)Conv0:100x32x1*3x3x1x64——>100x32x64(maps:64k:3x3s:1p:1)Maxpool0
佳乐Change·2020-06-27 12:47

Python可视化resnet50所有层特征图

中预训练模型,在网络inference的过程中显示特征图的每个通道.文章目录代码inputimage[1,3,224,224]conv1[1,64,112,112]bn1_relu[1,64,112,112]maxpool
未完城·2020-06-27 03:10

TensorFlow2—20行代码实现CNN分类图片的例子

importtensorflowastffromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.keras.layersimportDense,Flatten,Conv2D,MaxPool2Dfro
南瓜派三蔬·2020-06-25 11:48

tensorflow2.0 单网络输出多个结果

24,5,strides=2,padding="same",activation='relu')(tf.keras.Input(shape=(28,28,1)))h1=tf.keras.layers.MaxPool2D
千年奇葩·2020-06-24 03:52

【AlexeyAB DarkNet框架解析】十，池化层代码详解(maxpool_layer.c)

池化层的实现在src/maxpool_layer.c中。原理为了图文并茂的解释这个层，我们首先来说一下池化层的原理，池化层分为最大池化以及平均池
just_sort·2020-06-23 23:23

卷积神经网络(二)---深度卷积网络：实例

现在，一般池化层使用Maxpool，激活函数用ReLU。（2）AlexNet图中same的意思是用padding填充使输出图像与输入图像保持大小一致。AlexNet模型与L
dili8870·2020-06-23 04:35

pytorch 从头开始faster-rcnn（四）：rpn

htmlRPN流程：1.每一张图片生成固定数量的锚节点,锚节点个数是最后一次特征图大小,比如说最后一层特征大小为(37,50),所以有37*50个锚节点.锚节点之间的步长为16像素点,这是因为vgg16有4次maxpool
冰菓(笑)·2020-06-22 11:13

Keras 使用 Lambda层详解

fromtensorflow.python.keras.modelsimportSequential,Modelfromtensorflow.python.keras.layersimportDense,Flatten,Conv2D,MaxPool2D
·2020-06-22 08:35

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·2020-06-15 07:00

卷积神经网络-LenNet

importtensorflowastfimportnumpyasnpimportosfrommatplotlibimportpyplotaspltfromtensorflow.keras.layersimportConv2D,BatchNormalization,Activation,MaxPool2D
xiaozhanfeng·2020-05-12 15:20

pytorch 中nn.MaxPool1d() 和nn.MaxPool2d()对比

nn.MaxPool1d函数classtorch.nn.MaxPool1d(kernel_size,stride=None,padding=0,dilation=1,return_indices=False
top_小酱油·2020-04-29 22:40

【从零开始学习YOLOv3】5. 网络模型的构建

目前，cfg文件支持convolutional,maxpool,unsample,ro
pprp·2020-03-07 09:00

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
小河沟大河沟·2020-02-20 13:47
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