Pooling

Convolutional neural network architectures for predicting DNA–protein binding

我们通过更改CNN的宽度，深度和pooling设计来确定性能最佳的体系结构。我们发现，将
hello~bye~·2023-01-06 16:57

deeplabv1和v2

msc的作用可以融合输入数据和前四个maxpooling层的数据，左边是fov结构，右边这4个分支和输入再融合，就是msc。v2相对于v1，主要变化是换了backbone和使用了aspp这个结构。
ffllxx123·2023-01-06 16:26

Keras 主要的层函数

文章目录卷积层池化层Poolinglayers循环层预处理层Preprocessinglayers归一化层正则化层Regularizationlayers注意力层AttentionlayersReshapinglayers
沧夜2021·2023-01-06 15:22

VGG16网络结构与代码

VGG16总共有16层（不包括池化层），13个卷积层和3个全连接层，第一次经过64个卷积核的两次卷积后，采用一次pooling，第二次经过两次128个卷积核卷积后，采用pooling；再经过3次256个卷积核卷积后
有温度的AI·2023-01-06 13:01

[BEV]学习笔记之BEVDepth（原理+代码）

本文首先会对BEVDepth方法进行简要说明，后面会结合阅读代码过程中的理解对整个流程进行详细的说明，尤其是voxel_pooling的实现。
Rex久居·2023-01-06 12:25

【第二周】卷积神经网络

池化层主要分为最大值池化（Maxpooling）和平均池化（Averagepooli
YuRDnKa·2023-01-06 08:19

【目标检测】Mask R-CNN论文解读

目录：MaskR-CNN论文解读一、Mask-RCNN流程二、Mask-RCNN结构2.1ROIPooling的问题2.2ROIAlign三、ROI处理架构四、损失函数一、Mask-RCNN流程MaskR-CNN
旅途中的宽~·2023-01-06 07:41

python 卷积神经网络

实验二：卷积神经网络手写体识别数据准备使用MNIST数字图像训练卷积神经网络数据重塑和标签向量化建立基础卷积模型卷积模型是Conv2D层和MaxPooling2D层的堆叠，本例中卷积神经网络处理大小为（
金鳞本鲤·2023-01-05 23:09

SPP（Spatial Pyramid Pooling）解读

通过SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition论文可以基本了解其作用和基本结构，从图中可以看到传统的操作是先将原图
肖飒风·2023-01-05 15:48

SPP原理和代码

空间金字塔池化（SpatialPyramidPooling,SPP）原理和代码实现（Pytorch）一、为什么需要SPP首先需要知道为什么需要SPP。
AI视觉网奇·2023-01-05 15:47

卷积神经网络的卷积及池化(pooling)

如何理解卷积神经网络中的卷积及池化(pooling)1.卷积卷积层是用一个固定大小的矩形区去席卷原始数据，将原始数据分成一个个和卷积核大小相同的小块，然后将这些小块和卷积核相乘输出一个卷积值（注意这里是一个单独的值
jenny_paofu·2023-01-05 14:24

深度学习之NIN模型结构全解析

文章目录`CNN发展历程：VGG--》NIN--》inception--》ResNet`一、NIN是什么MLP代替GLMGlobalAveragePooling二、总结CNN发展历程：VGG--》NIN
田田天天甜甜·2023-01-05 09:51

动手学深度学习10：汇聚层（pooling）

动手学深度学习10：汇聚层（pooling）通常当我们处理图像时，我们希望逐渐降低隐藏表示的空间分辨率、聚集信息，这样随着我们在神经网络中层叠的上升，每个神经元对其敏感的感受野（输入）就越大。
NUAA_Peter·2023-01-04 19:52

百度飞浆图像分割课程 笔记11：实例分割 Mask R-CNN [ICCV 2017]

同时为每个实例生成高质量的分割mask（框中哪个像素属于物体，哪个像素属于背景）第一阶段(RPN)：通过RPN网络提取候选框（哪些区域可能是物体）第二阶段：对于选取出来的候选框，通过RoIAlign或者RoIPooling
享受这时光·2023-01-04 13:42

深度学习中的global averaging pooling 的认识和理解

globalaveragingpooling简称为GAP，所以下文用GAP来代替，如果下文有解释不清楚或者有误的地方，还望指正。
夏子期lal·2023-01-04 09:23

Deep Fourier Up-Sampling 阅读笔记

深度傅里叶上采样NeurIPS2022论文链接主页链接代码链接摘要：现在的卷积神经网络广泛采用空间下/上采样进行多尺度建模，但空间上采样算子（例如，插值、转置卷积、up-pooling）严重依赖于localpixelattention
AnZhiJiaShu·2023-01-04 07:20

【动手学深度学习----注意力机制笔记】

给定任何查询，注意力机制通过注意力汇聚（attentionpooling）将选择引导至感官输入（sensoryinputs，例如中间特征表示）。在注意力机制中，这些感官输入被称为值（value）。
瞲_大河弯弯·2023-01-03 20:06

笔记-Attention机制

优化算法的限制：虽然局部连接、权重共享以及pooling等优化操作可以让神经网络变得简单一些，有效缓解模型复杂
Happy丶lazy·2023-01-03 13:46

CNN卷积神经网络

目录计算机视觉图像识别目标检测图像语义分割实例分割cnn可以解决的问题CNN五层网络结构数据输入层Input卷积层ConvolutionLayer卷积常用参数查看卷积层参数激活层Relu池化层Pooling
编程不秃头！！·2023-01-03 12:42

Weakly Supervised Semantic Segmentation with Boundary Exploration

摘要1Introduction2RelatedWork3TheProposedApproach3.1BoundaryExplorationforLocalizationMaps3.2Attention-PoolingCAMtoObtainLocalizationMaps
塔克拉玛干沙漠的卖水小孩·2023-01-03 11:05

5.4_pooling

5.4池化层回忆一下，在5.1节（二维卷积层）里介绍的图像物体边缘检测应用中，我们构造卷积核从而精确地找到了像素变化的位置。设任意二维数组X的i行j列的元素为X[i,j]。如果我们构造的卷积核输出Y[i,j]=1，那么说明输入中X[i,j]和X[i,j+1]数值不一样。这可能意味着物体边缘通过这两个元素之间。但实际图像里，我们感兴趣的物体不会总出现在固定位置：即使我们连续拍摄同一个物体也极有可能出
给算法爸爸上香·2023-01-02 16:41

pytorch入门（三）卷积神经网络

pytorch入门（三）卷积神经网络建立CNN网络进行训练定义网络nn.Conv2dPoolingDropoutnn.Sequential()训练结果历史上的CNN模型LeNet-5AlexNetInception
手握锟釿镐口呼烫烫烫·2023-01-02 08:28

CNN卷积神经网络

池化在每一次卷积的时候,神经层可能会无意地丢失一些信息.这时,池化(pooling)就可以很好地解决这一问题.而且池化是一个筛选过滤的过程,能将layer中有用的信息筛选出来,给下一个层分析手写数字的CNN
努力学习，努力爱你！·2023-01-02 08:57

深入理解TDNN（Time Delay Neural Network）——兼谈x-vector网络结构

概述TDNN（TimeDelayNeuralNetwork，时延神经网络）是用于处理序列数据的，比如：一段语音、一段文本将TDNN和统计池化（StatisticsPooling）结合起来，正如x-vector
DEDSEC_Roger·2023-01-02 07:56

动手学计算机视觉---inception v4 源码分析

keras搭建网络模型往往更加直观，本篇主要内容如下：继续完成网络主结构代码阅读，简单介绍其余文件的作用，介绍专栏接下来的内容1代码阅读网络结构ifinclude_top:#1x1x1536x=AveragePooling2D
我爱花生米·2023-01-01 21:07

图像上采样--双线性插值

即在原有图像像素的基础上，在像素点值之间采用合适的插值算法插入新的元素；（2）反卷积方法（Deconvolution），又称转置卷积法(TransposedConvolution)；（3）反池化方法（Unpooling
在路上DI蜗牛·2023-01-01 15:36

SPPNet

文章目录论文信息论文标题：论文作者：收录期刊/会议及年份：论文学习论文阅读问题/背景：主要贡献：摘要：介绍：具有空间金字塔池化的深度网络：论文信息论文标题：SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition
写进メ诗的结尾。·2023-01-01 12:59

目标检测算法(2)SPP-net

本文是使用深度学习进行目标检测系列的第二篇，主要介绍SPP-net:SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition
weixin_33801856·2023-01-01 12:29

建立CNN模型1

建立CNN模型1.import相关模组sequentialConv2DMaxPooling2DDropout2.用Sequential开始建模3.convolutionandpooling3.1卷积层一个滤镜
飞龙在天max·2023-01-01 12:28

目标检测之SPP(Spatial Pyramid Pooling）论文学习

SPP显著特点使用多个窗口(poolingwindow)SPP可以使用同一图像不同尺寸(scale
Diros1g·2023-01-01 12:27

【目标检测】3、SPPNet

SPPNetSpatialPyramidPooling（空间金字塔池化）一般的CNN结构中，对输入大小要求固定，但在现实中通常会使用crop和warp来将大小统一，这样做会破坏图像的纵横比，何凯明提出了
呆呆的猫·2023-01-01 12:56

对Fast R-CNN指出Spp-net不能fine tune的一些理解

百思不得其解，以下是我继续阅读论文后的一些看法：  无论是在RCNN还是SPP-net中，都是将经过proposal区域框出来的ROI直接处理，无论是直接过svm+bbxregression还是经过ROIPooling
hututufandou·2023-01-01 12:25

SPPnet

空间金字塔层池化网络（Spatialpyramidpoolingnetworks,SSPnets）可以通过计算共享来加速R-CNN，SSPnet是先对整张图片做卷积，由于卷积池化之后得到的特征图与原图片的特征位置是相对应的
Cairo Dai·2023-01-01 12:55

目标检测(二)——SPPNet

简介SPPNet是出自2015发表在IEEE上的论文-《SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition》，这篇论文解决之前深度神经网络的一个大难题
hhhcbw·2023-01-01 12:54

全网首篇深度剖析PoolFormer模型，带你揭开MetaFormer的神秘面纱

文章目录摘要作者简介模型分析InputEmb模块to_2tuple函数nn.Conv2dnn.Identity()InputEmb模块源码PoolFormerBlockNormPoolingChannelMLPlayer_scale
AI浩·2023-01-01 12:51

AlexNet 论文翻译——中英文对照

3.1ReLUNonlinearity3.1ReLU非线性3.2TrainingonMultipleGPUs3.2多GPU训练3.3LocalResponseNormalization3.3局部响应归一化3.4OverlappingPooling3.4
胥洪利·2023-01-01 09:04

AlexNet论文简单翻译

这个网络有6000万个参数，650000个神经元，共5层，其中某些层后面为MaxPooling层，还有3层全连接层，最后是一层softmax来
开曼Cayman·2023-01-01 09:01

AlexNet —— Part 2：论文精读

文章目录摘要论文小标题AlexNet网络结构3.1ReLU3.2TrainingonMultipleGPUs3.3LocalResponseNormalization（局部响应标准化）3.4OverlappingPoolingReducingOverfitting
蓝子娃娃·2023-01-01 09:30

深度学习：05 卷积神经网络介绍（CNN）

目录卷积神经网络简介为什么要用卷积神经网络网络结构组成卷积层卷积计算卷积核大小f边界填充(p)adding步长(s)tride计算公式卷积层激活函数池化层（pooling）dropout层全连接层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
夏天是冰红茶·2023-01-01 07:01

神经网络与深度学习---train_loss和val_loss(test_lost)分析

val_loss(test_lost)不断下降说明网络训练正常，最好情况2.train_loss不断下降，val_loss(test_lost)趋于不变说明网络过拟合，可以添加dropout和最大池化maxpooling3
小天才才·2023-01-01 01:59

卷积 对图像进行卷积操作 卷积神经网络

目录卷积对图像进行卷积操作卷积神经网络卷积（Filtering）池化（下采样）（Pooling）修正线性单元（RectifiedLinearUnits）（ReLus激活函数）全连接层（每个神经元都和之前的神经元相联系
A_my_*·2022-12-31 16:31

Keras基本使用（二）

电影评论的二分类问题加载数据准备数据列表转换为张量构建网络模型编译进行验证绘制损失与精确度绘制训练集与验证集损失绘制训练精度与验证精度参数调试正则化调试改变激活函数使用三个隐藏层小结练习一：CNN应用于手写数字识别Convolution2D进行二维卷积操作，MaxPooling2D
Savannah913·2022-12-31 15:00

CVPR2020 | Strip Pooling：语义分割新trick，条纹池化取代空间池化

本文在传统的N×N型Spatialpooling的基础上，提出了一种考虑狭长卷
AI算法修炼营·2022-12-31 15:23

【多尺度条形池化与通道注意力的图像语义分割】论文精讲

改进的条形池化技术2.2二阶通道注意力机制3.结果1.摘要目的针对自然场景下图像语义分割易受物体自身形状多样性、距离和光照等因素影响的问题,本文提出一种新的基于条形池化与通道注意力机制的双分支语义分割网络(strippoolingandchannelattentionnet
zy_destiny·2022-12-31 15:15

【深度学习基础】池化

深度学习基础-池化池化pool池化的方式：最大池化和平均池化池化的作用1、增大感受野所谓感受野，即一个像素对应回原图的区域大小，假如没有pooling，一个33，步长为1的卷积，那么输出的一个像素的感受野就是
夏日轻风有你·2022-12-31 11:51

浅谈卷积神经网络CNN

CNN中新增卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling层），连接顺序变成了“Convolution-Relu-Pooling（有时可以省略）”，而输出层的前一层依旧使用“Affine-ReLU
阿默mini·2022-12-31 08:45

计算机视觉——卷积神经网络基础

计算机视觉的发展历程二、卷积神经网络卷积（Convolution）卷积计算填充（padding）步幅（stride）感受野（ReceptiveField）多输入通道、多输出通道和批量操作卷积算子应用举例池化（Pooling
天涯尽头黄鹤楼·2022-12-31 08:14

GNN图网络 之 生成模型（graph generative networks)---GRAPH-TO-GRAPH(JTNN-junction tree)

仅仅是从CNN中照搬过去的pooling，attention，rnn，VAE，GAN等等概念，都已经发了很多篇顶会，而且日期基本上围绕在18年左右。因此这一领域确实大有可为。
qq_36710839·2022-12-31 08:53

Mask R-CNN网络结构理解

2.ROIpooling-->RoIAlign：Fa
画外人易朽·2022-12-30 08:40

CNN神经网络

CNN神经网络0.引言0.1.卷积0.2.Relu函数0.3.池化pooling0.4.小节1.前向传播1.1.inputlayer-->convolutionlayer1.2.HiddenLayer-
古路·2022-12-30 08:08
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