Pooling

【Python深度学习】零基础掌握Pytorch Pooling layers nn.MaxPool方法

在深度学习的世界中，MaxPooling是一种关键的操作，用于降低数据的维度并保留重要特征。这就像是从一堆照片中挑选出最能代表某个场景的那张。

Mr数据杨·2025-06-28 10:20

Springboot RestTemplate 实现连接池代码实现

在SpringFramework中，RestTemplate本身并不直接支持连接池（connectionpooling）功能，因为它基于底层的HTTP客户端库（如JDK的HttpURLConnection

&loopy&·2025-06-23 06:37

操作系统核心名词解释--期末简答题快速复习

目录一、名词解释管态目态并发并行进程线程管程就绪态运行态阻塞态临界区临界资源死锁饥饿死锁预防死锁避免抢占式调度非抢占式调度TLBSpooling技术输入井缓冲池时钟页面置换算法设备的无关性数字签名非对称加密二

·2025-06-15 23:27

【一文理解】下采样与上采样区别

H/n)*(W/n）作用压缩FeatureMap降维减少提取特征降低模型计算量避免模型过拟合本质过滤无关信息，保留关键信息方法主要通过是池化层或卷积层进行下采样采用stride为2的池化层，如Max-pooling

F_D_Z·2025-06-12 21:27

【语义分割专栏】3：Segnet原理篇

文章目录前言背景介绍Segnet核心剖析池化索引(poolingIndices)其他细节编码器解码器的对称结构Segnet模型代码结语参考资料前言本篇文章收录于语义分割专栏，如果对语义分割领域感兴趣的，

fouen·2025-06-10 09:32

C#学习26天：内存优化的几种方法

使用对象池（ObjectPooling）技术来管理可重用对象的生命周期示例：//不优化的情况：每次都创建新的StringBuilderfor(inti=0;iListnumbersList=newLi

ghost143·2025-05-29 11:33

[性能优化] 数据库连接池(Connection Pooling)原理及其在Java/Python应用中的配置

Clownseven·2025-05-29 03:02

深度学习实战 04：卷积神经网络之 VGG16 复现三（训练）

架构设计篇：运用PyTorch精确定义VGG16类，深入解析“Conv-BN-ReLU-Pooling”这一标准模块的构建原理与实现方式。3.训练实战篇：在小规模医学影像数

生信探索·2025-05-22 01:19

Unity3D对象池设计与实现详解

前言在Unity3D中，对象池（ObjectPooling）是一种优化技术，用于减少频繁实例化和销毁对象带来的性能开销。

Thomas_YXQ·2025-05-15 04:33

YOLOv5中的SPPF模块的详细解释（合适新人）

资源补给站·2025-05-13 11:30

BUG: 加载部分sentence transformers模型报错HFValidationError: Repo_id must be in the form repo_name

解释：以bge-m3为例，除了常见的config.json、pytorch_model.bin等等外还需要下载1_Pooling文件夹，里面包含了一个config.json，这是sentencetransformers

the_3rd_bomb·2025-05-12 13:35

过拟合、欠拟合、高偏差、高方差

过拟合在训练样本上误差较小，在验证集上误差较大解决办法：1.添加正则项（or提高正则项系数）2.增加数据规模3.特征降维4.dropout5.pooling6.batchnormalization欠拟合在训练样本和验证集上误差都教大解决办法

jzwei023·2025-05-10 10:31

卷积神经网络（CNN）详解

一、动因篇卷积与池化的意义卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）之所以在图像处理中表现突出，源于两个关键操作：卷积（Convolution）与池化（Pooling）

Chaos_Wang_·2025-05-04 09:38

卷积神经网络：池化层

一、常见池化操作1.最大池化(MaxPooling)在每个池化窗口内，取最高值作为输出。通常可用于保留显著特征，特别是边缘和角点。

00&00·2025-04-29 00:03

卷积神经网络(CNN)详解：原理、核心组件与应用实践

文章目录一、卷积神经网络概述二、CNN核心组件详解1.卷积层(ConvolutionalLayer)2.激活函数(ActivationFunction)3.池化层(PoolingLayer)4.全连接层

北辰alk·2025-04-27 07:10

猫狗识别基于tensorflow2.0 GPU版自建CNN模型

猫狗识别基于tensorflow2.0GPU版自建CNN模型1.导入库importtensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportConv2D,MaxPooling2D

重工黑大帅·2025-04-21 04:55

猫狗识别基于tensorflow2.0 GPU版自建CNN模型+数据增强+Dropout

猫狗识别基于tensorflow2.0GPU版自建CNN模型+数据增强+Dropout1.导入库fromtensorflow.keras.layersimportConv2D,MaxPooling2D,

重工黑大帅·2025-04-21 04:55

什么是上采样和下采样

常见方法：池化（Pooling）：最大池

胡乱儿起个名·2025-04-16 00:51

react 15-16-17-18各版本的核心区别、底层原理及演进逻辑的深度解析--react17

移除事件池（EventPooling）React16问题：合成事件（SyntheticEvent）

大莲芒·2025-04-07 16:40

一文彻底搞懂CNN - 卷积和池化（Convolution And Pooling）

ConvolutionalNeuralNetworkCNN（卷积神经网络）最核心的两大操作就是卷积（Convolution）和池化（Pooling）。

喝不喝奶茶丫·2025-03-31 08:21

【人工智能】卷积神经网络(Convolutional Neural Network)

ConvolutionalNeuralNetwork)卷积神经网络|CNN，ConvolutionalNeuralNetworks.1.卷积操作(ConvolutionOperation):2.池化操作(PoolingOperation

AI天才研究院·2025-03-28 22:14

ResNet改进(11)：添加 Squeeze-and-Excitation模块和替换Mish激活函数

SE模块的核心思想：Squeeze：通过全局平均池化（GlobalAveragePooling,GAP）将每个通道的空间维度

点我头像干啥·2025-03-24 15:58

python processpoolexecutor_Python线程和进程池并行编程

Python3.2版本之后发布了concurrent.futures模块，用以支持和管理并发编程，内容涵盖了进程和线程池(ThreadandProcessPooling)、非确定性执行流(NondeterministicExecutionFlows

三千香蕉三千·2025-03-23 18:58

Java：Apache HttpClient中HttpRoute用法的介绍

典型的代码如下：PoolingHttpClientConnectionManagerconnectionManager=newPoolingHttpClientConnectionManager();connectionManager.setMaxTotal

netyeaxi·2025-03-22 04:33

chrome源码中非常巧妙、复杂或者不常见的技术手段

以下是其中一些值得关注的“奇技淫巧”，展示了其高性能、安全性和工程化水平：1.多进程架构的极致优化技巧：进程复用（ProcessPooling）实现：浏览器启动时预创建多个渲染进程（RenderProcess

ปรัชญา แค้วคำมูล·2025-03-13 09:35

点云网络的论文理解（三）-点云网络的优化 PointNet++的总体说明

2.另外一个就是PointNet不具有平移不变性，理解一下这个，PointNet最后是一个maxpooling所以决定是不是选择当前内容的唯一因素是大小，因为除了pooling之外使用的就只有mlp，之前的所有一系列处理其实都可以等价为乘上一个参数

CUHK-SZ-relu·2025-03-12 03:59

池化的定义与核心思想

二、池化的数学公式1.最大池化（MaxPooling）取池化窗口内的最大值：yi,j=max⁡p=0kh−1max⁡q=0kw−1xi⋅

code 旭·2025-03-11 18:45

卷积神经网络（笔记01）

视觉处理三大任务：分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成：卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer）和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么，并讨论在神经网络中引入偏置项的好处

天行者@·2025-03-11 18:14

征程 6 工具链 BEVPoolV2 算子使用教程 1 - BEVPoolV2 算子详解

1.引言当前，地平线征程6工具链已经全面支持了BEVPoolingV2算子，并与mmdetection3d的实现完成了精准对齐。

·2025-03-06 00:03

DenseUNet 改进：添加ASPP模块

1.ASPP模块2.DenseUNet改进3.完整代码Tips：融入模块后的网络经过测试，可以直接使用，设置好输入和输出的图片维度即可1.ASPP模块ASPP（AtrousSpatialPyramidPooling

听风吹等浪起·2025-03-05 03:14

图像识别技术与应用课后总结（12）

全局平均池化（GlobalAveragePooling）1.导入库和设备配置importtorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFdevice=torch.device

一元钱面包·2025-03-04 14:37

高效Java对象池：Commons-Pool2入门与进阶

高效Java对象池：Commons-Pool2入门与进阶1.什么是池化技术以及池化技术的核心思想池化技术（Pooling）是一种通过预先创建并管理可复用资源来提升系统性能和资源利用率的设计思想。

中國移动丶移不动·2025-02-26 03:45

深度学习（5）-卷积神经网络

它是conv2D层和MaxPooling2D层的堆叠，你很快就会知道这些层的作用。我们

yyc_audio·2025-02-24 14:26

【特征融合】卷积神经网络中的特征融合方式有哪些？？让我们一起看看！

卷积神经网络中的特征融合方式总结与探索...前言：1.串联（Concatenation）2.加法（Addition）3.乘法（Multiplication/Attention）4.全局池化（GlobalPooling

985小水博一枚呀·2025-02-22 22:59

深度学习篇---深度学习框架图像预处理&各部分组件

文章目录前言第一部分：图像预处理PaddlePaddle图像预处理PyTorch图像预处理第二部分：框架各部分组件PaddlePaddle1.卷积层(ConvolutionalLayer)2.池化层(PoolingLayer

Ronin-Lotus·2025-02-05 13:26

深度学习｜表示学习｜卷积神经网络｜输出维度公式如何理解？｜16

text{输出大小}=\frac{\text{输入大小}-\text{卷积核大小}+2\cdot\text{填充大小}}{\text{步长}}+1输出大小=步长输入大小−卷积核大小+2⋅填充大小+1池化（Pooling

漂亮_大男孩·2025-02-04 19:21

假脱机技术（SPOOLing）

假脱机技术（SPOOLing）：是操作系统中采用的一项将独占设备改造成共享设备的技术。背景在没有现代计算机技术的早期，外部设备（如打印机、磁带机等）通常较为缓慢，且经常是同步操作。

火车驶向云外.11·2025-02-02 10:53

注意力池化层：从概念到实现及应用

注意力池化层（AttentionPoolingLayer）提供了一种有效的解决方案，通

专业发呆业余科研·2025-01-17 21:39

计算机视觉中，Pooling的作用

在计算机视觉中，Pooling（池化）是一种常见的操作，主要用于卷积神经网络（CNN）中。它通过对特征图进行下采样，减少数据的空间维度，同时保留重要的特征信息。

Wils0nEdwards·2024-09-15 23:06

【Sqlite】.NET Framework使用Sqlite的注意事项

System.Data.SQLite.Core不要引入System.Data.SQLite注意：局域网共享链接正常链接DataSource=\\BAT-OCV\SqliteDB\batOCV.db;Version=3;Pooling

主宰者·2024-09-10 19:55

【PyTorch】常用网络层layers总结

文章目录前言一、ConvolutionLayers二、PoolingLayers三、PaddingLayers总结前言PyTorch中网络搭建主要是通过调用layers实现的，这篇文章总结了putorch

遥感小萌新·2024-09-10 16:04

【前端面试】事件监听机制&React 的事件系统实现

性能优化：React可以对事件进行池化（Pooling），这意味着事件对象可以在事件处理过程中被重用，减少了内存分配和垃圾回收的开销。

贾明恣·2024-09-09 03:45

计算机视觉之 GSoP 注意力模块

计算机视觉之GSoP注意力模块一、简介GSopBlock是一个自定义的神经网络模块，主要用于实现GSoP（GlobalSecond-orderPooling）注意力机制。

Midsummer-逐梦·2024-09-03 12:18

CNN+LSTM小目标物体追踪检测实现完整代码数据可直接运行

哔哩哔哩_bilibili项目效果：完整代码：importnumpyasnpimporttensorflowastffromtensorflow.keras.layersimportConv2D,MaxPooling2D

计算机毕设论文·2024-09-02 06:13

Java池化思想之一：线程池（Thread Pool）

在Java中，池化结构（PoolingStructure）是一种常用的设计模式，用于管理和重复使用有限的资源。

Sheeppc117525·2024-08-30 16:37

Atrous Spatial Pyramid Pooling（ASPP）空洞空间卷积池化金字塔

文章目录概要整体架构流程演化过程与代码实现概要ASPP主要用于解决语义分割任务中的尺度问题。在语义分割任务中，需要将图像中的每个像素分类到不同的类别中，而不同物体和结构在图像中可能有不同的尺度。传统的卷积神经网络在提取语义信息时，只能通过固定尺度的卷积核进行操作，因此无法很好地捕捉到不同尺度下的上下文信息。ASPP通过在网络中引入多个并行的分支，每个分支使用不同尺度的空洞卷积和池化操作，来捕获不同

m0_55576290·2024-08-26 06:22

keras 池化层

MaxPooling1D一维数据上的池化操作keras.layers.MaxPooling1D(pool_size=2,strides=None,padding='valid')pool_size：池化层窗口大小

与AI零距离·2024-02-10 18:00

Convolutional Neural Networks for No-Reference Image Quality Assessment 论文翻译

TranslationAbstract1Introduction2RelatedWork3CNNforNR-IQA3.1NetworkArchitecture3.2LocalNormalization3.3Pooling3.4ReLUNonlinearity3.5

亚里·2024-02-10 12:30

《Residual Bi-Fusion Feature Pyramid Network for Accurate Single-shot Object Detection》论文笔记

参考代码：无1.概述导读：在检测任务中一般会引入FPN增强在不同尺度下网络的检测性能，但是只通过top-down的FPN网络是很难去重建由于特征图的漂移（水平或是垂直方向运动）在经过pooling操作（

m_buddy·2024-02-09 18:37

Convolutional Neural Networks on Graphs with Fast Localized Spectral Filtering

ConvolutionalNeuralNetworksonGraphswithFastLocalizedSpectralFiltering1、主要贡献2、算法介绍2.1学习局部化谱filtersk阶近似与ChebNet2.2图池化图粗化快速pooling

怕狗子的福哥·2024-02-06 01:51

推荐频道