pooling 第11页

浅谈Mask RCNN

2.对于FasterRCNN的ROIpoolinglayer两次量化，无法将featuremap与原像素精准对齐的问题，MaskRCNN将ROIpooling替换为ROIAlign。

师大先生·2023-02-03 23:39

DeepLab系列

DeepLab系列1.DeepLabV11.1语义分割中存在的问题1.信号下采样导致分辨率降低造成原因：采用MaxPooling造成的解决办法：引入atrousConv空洞卷积2.CNN的空间不变性造成原因

何如千泷·2023-02-03 14:19

字节跳动计算机视觉算法面(凉)经

哎,能给个面试机会都很惊喜了,毕竟我是️论文的真·菜鸡一枚,嘤一面1.自我介绍2.项目相关,怎么做的3.编程题,max(a[i]-a[j]),ipooling编程题,一维maxpooling

hdychi·2023-02-03 13:07

EigenPool

Paper:GraphConvolutionalNetworkswithEigenPoolingCode:摘要作者提出了EigenPool用来进行图的层次性池化操作，相比于DIFFPOOL，EigenPool

fnoi2014xtx·2023-02-03 12:37

【图神经网络】图神经网络(GNN)学习笔记：图分类

图神经网络GNN学习笔记：图分类1.基于全局池化的图分类2.基于层次化池化的图分类2.1基于图坍缩的池化机制1图坍缩2DIFFPOOL3.EigenPooling2.2基于TopK的池化机制2.3基于边收缩的池化机制参考资料图分类问题是一个重要的图层面的学习任务

镰刀韭菜·2023-02-03 12:36

【Keras】学习笔记11：深度学习卷积神经网络（CNN）的原理知识

3.1案例3.2图像输入3.3提取特征3.4卷积（convolution）3.5池化（Pooling）3.6激活函数RelU(RectifiedLinearUnits)3.7深度神经网络3.8全连接层(

Zking~·2023-02-02 18:02

基于神经网络的三维重建入门学习笔记1

一、对空洞（扩张）卷积的理解空洞卷积：首先是诞生背景，在图像分割领域，图像输入到CNN（典型的网络比如FCN）中，FCN先像传统的CNN那样对图像做卷积再pooling，降低图像尺寸的同时增大感受野，但是由于图像分割预测是

ojbko·2023-02-02 18:31

卷积神经网络中1x1卷积的作用

1x1卷积的作用1、降维（减少参数）在并行pooling层后面加入1×1卷积层后也可以降低输出的featuremap数量（featuremap尺寸指W、H是共享权值的滑动窗口，featuremap的数量就是

橙紫英·2023-02-02 16:37

P2T: Pyramid Pooling T ransformer for Scene Understanding

mmcheng.net/wp-content/uploads/2022/08/22PAMI_P2T_CN.pdf代码链接：https://github.com/yuhuan-wu/P2TP2T:PyramidPoolingTransformerforSceneUnderstanding

小小小~·2023-02-02 13:18

卷积神经网络提取的图像特征包括哪些

[1]它包括卷积层(alternatingconvolutionallayer)和池层(poolinglayer)。卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。20世纪60

小浣熊的技术·2023-02-02 13:35

Strip pooling图像分割涨点神器

文章目录前言一、模型结构二、使用步骤1.StripPooling模块2.结合残差总结前言文章地址SPNet．源码Code，讲解这篇文章的人太多了，这边就不详细讲了．主要讲讲里面很有趣的一个点子，条状池化

深度炼丹网络·2023-02-02 13:34

图神经网络（四）图分类（2）基于层次池化的图分类

图神经网络（四）图分类（2）基于层次池化的图分类4.2基于层次化池化的图分类4.2.1基于图坍缩的池化机制1.图坍缩2.DIFFPOOL3.EigenPooling（1）图坍缩（2）池化操作4.2.2基于

炎武丶航·2023-02-02 11:40

商汤科技面试——CV算法面经

目录1面2面3面HR面1面1.CornerNet介绍，CornerPooling是怎么做的，怎么解决cornernet检测物体合并为一个框的问题2.介绍Mimic知识蒸馏是怎么做的3.MobileNet

fpga和matlab·2023-02-02 11:52

2020-NeurIPS-Path Integral Based Convolution and Pooling for Graph Neural Networks

2020-NeurIPS-PathIntegralBasedConvolutionandPoolingforGraphNeuralNetworksPaper:https://arxiv.org/abs/

发呆的比目鱼·2023-02-01 21:26

2019-arXiv-Edge Contraction Pooling for Graph Neural

2019-arXiv-EdgeContractionPoolingforGraphNeuralPaper:https://arxiv.org/abs/1905.10990Code:https://github.com

发呆的比目鱼·2023-02-01 21:56

2019-ICML-Towards Graph Pooling by Edge Contraction

2019-ICML-TowardsGraphPoolingbyEdgeContractionPaper:https://graphreason.github.io/papers/17.pdfCode:https

发呆的比目鱼·2023-02-01 21:26

深度学习入门-卷积神将网络(CNN)

深度学习入门-卷积神将网络(CNN)整体结构CNN与之前的神将网络不同的是，CNN中新出现了卷积层（Convolution层）和池化层（Pooling层）。

侯一鸣Supermonkey·2023-02-01 19:59

经典卷积神经网络-Inception（pytorch实现）

Inception层中，有多个卷积层结构（Conv）和Pooling结构（MaxPooling），它们利用padding原理，经过这些结构的最终结果shape不变。

安安喜乐·2023-02-01 13:38

【论文阅读】SPMF-Net: Weakly Supervised Building Segmentation...

文章目录摘要2.Methodology2.1WeakSupervisionLabelGeneration2.1.1SuperpixelPooling2.1.2Multi-ScaleFeatureFusion2.1.3

Jiazhou_garland·2023-02-01 11:35

【BEV】学习笔记之BEV模型学习小结

自底向上可以理解为从"2d"出发，通过"LIFT"操作把图像提升到"3d"伪点云，然后在利用voxelpooling生成B

Rex久居·2023-02-01 10:45

PointNet \ PointNet++ \ PointConv 架构分析

（3）Maxpooling：融合多个特征并得到全局的1024维的特征。（4）根据任务的不同，利用一个MLP实现分类；结合局部信息利用多个MLP实现分割。

lrr95·2023-01-31 14:24

QRNN(Quasi-Recurrent Neural Networks)

keras代码:https://github.com/DingKe/qrnnQRNN为LSTM加速算法,模型结构如下:qrnn第一层为卷积层,用于提取输入特征,第二层为pooling层,用于减少特征数目

imperfect00·2023-01-31 14:23

基于深度学习的高分辨率重建上采样算法总结

它有反卷积(Deconvolution，也称转置卷积)、上池化(UnPooling)方法、双线性插值（各种插值算法）。

一只小小的土拨鼠·2023-01-31 13:22

PyTorch Geometric(PyG) Pooling Layers(TopKPooling)简介

classTopKPooling(in_channels,ratio=0.5,min_score=None,multiplier=1,nonlinearity=)参数:in_channels(int)–

yrwang_xd·2023-01-31 12:04

基于图同构网络（GIN）的图表征网络的实现

基于图同构网络（GIN）的图表征网络的实现基于图同构网络的图表征学习主要包含以下两个过程：首先计算得到节点表征；其次对图上各个节点的表征做图池化（GraphPooling），或称为图读出（GraphReadout

庚|流年的函数·2023-01-31 12:04

torch_geometric -- Pooling Layers

torch_geometric–PoolingLayersglobal_add_pool通过在节点维度上添加节点特征来返回批量图级输出，因此对于单个图它的输出由下式计算fromtorch_geometric.nnimportglobal_mean_pool

发呆的比目鱼·2023-01-31 12:32

Hybrid Dilated Convolution学习笔记

因为maxpooling进行池化操作后，一些细节和小目标会丢失，在之后的上采样中无法还原这些信息，造成小目标检测准确率降低然而去掉池化层又会减少

WaitPX·2023-01-31 12:30

ICCV2015(object detection)：Fast RCNN-论文解读《Fast R-CNN》

文章目录原文地址论文阅读方法初识（Abstract&Introduction&Conclusion）相知（Body）2.FastR-CNNarchitectureandtraining2.1TheRoIpoolinglayer2.2Initializingfrompre-trainednetworks2.3Fine-tuningforobjectdetectionMulti-tasklossMin

我是大黄同学呀·2023-01-31 11:40

【深度学习笔记】卷积网络中的卷积与互相关的那点事

卷积层的来源与作用深度学习的计算机视觉是基于卷积神经网络实现的，卷积神经网络与传统的神经网络（可以理解为多层感知机）的主要区别是卷积神经网络中除了全连接层外还有卷积层和pooling层等。

秋天的波·2023-01-30 18:20

深度神经网络基础-池化

防止过拟合2反向传播池化maxpooling保持总梯度/损失不变，前向传播是把patch中最大的值传递给下一层。反向传播把梯度直接传给前一层的某个像素，其他像素梯度为0.

北漂流浪歌手·2023-01-30 14:26

2019-05-02 Day11 整体结构&卷积层

Day11整体结构&卷积层7.1整体结构Conv->ReLU->(Pooling)类比Affine->ReLU7.2卷积层7.2.1全连接层存在的问题全连接层无法维持数据形状，需要拉平而卷积层可以保持形状不变

BA蓬莱传说·2023-01-29 17:00

Point Transformer

ControlandMicrotechnologyUlmUniversity,89081Ulm,GermanyContributionsPointNetProblems:problemsarisewithsetpoolingw

Zhansijing·2023-01-29 17:22

读《Analyzing Unaligned Multimodal Sequence via Graph Convolution and Graph Pooling Fusion》

2020摘要融合视觉、语言、声音三模态现有工作是集中在对齐融合单词，本文认为这是不切实际的因此本文主攻非对齐模态序列的多模态序列分析的任务常用的RNN系列网络由于其周期性，它们容易受到梯度消失/爆炸和高时间复杂度的影响基于图的结构能够在时间维数上进行并行计算，并可以在较长的未对齐序列中学习更长的时间依赖性。具体来说，这个多模态图是分层结构的，以满足两个阶段，即模式内和模式间的动态学习。在第一阶段，

Mighty_Crane·2023-01-29 13:19

神经网络：卷积层、池化层、非线性激活函数

文章目录前置：卷积操作一、基本骨架nn.Module的使用（对其继承）二、卷积层（ConvolutionLayers）三、池化层（PoolingLayers）ceilmode/floormode四、非线性激活函数前置

verse_armour·2023-01-29 09:21

深度神经网络Deeplabv3_resnet50详解

深度神经网络Deeplabv3_resnet50详解深度神经网络Deeplabv3_resnet50详解论文及公开代码我自己对网络框架的理解下采样上采样空洞卷积ASPP:AtrousSpatialPyramidPooling

那郎·2023-01-29 08:15

膨胀卷积/空洞卷积以及如何处理gridding effect问题

增大感受野保持输出特征尺寸不变使用膨胀卷积的原因：在语义分割中，我们通常会将分类网络作为网络Backbone,通过网络backbone会对图片进行一些的下采样，然后输出后会对特征图进行上采样，但是往往因为下采样倍数太大，通过maxpooling

SL1029_·2023-01-29 04:19

tenorflow(5)CNN

CNN理论1、n个（28,28,1）的样本，通过第一层64个(3,3,1)卷积核卷积，得到64个特征图，即(28,28,64)2、再通过maxpooling1，得到(14,14,64)的图像3、再在(14,14,64

小智rando·2023-01-28 11:30

论文理解《Stacked Pooling: Improving Crowd Counting by Boosting Scale Invariance》

2.alargerpoolingrangeenablesaninvari

Selieyo·2023-01-28 09:39

随机采样池化--S3Pool: Pooling with Stochastic Spatial Sampling

S3Pool:PoolingwithStochasticSpatialSamplingCVPR2017https://github.com/Shuangfei/s3pool本文将常规池化看作两个步骤：1

O天涯海阁O·2023-01-27 11:58

数据分析-深度学习Pytorch Day6

卷积神经网络如何运用到图片分类问题感受野ReceptiveField步长Stride填充Padding参数共享shareparameter最大池化MaxPoolingCNN全过程仅个人理解学习引言CNN

小浩码出未来！·2023-01-27 09:50

如何将多个库集合到同一个动态链接库中

同样是在TUM的Van-pooling项目中，项目中有多个.cpp文件，因为需要将他们统一到同一个.dll文件中以便在python中导入并调用其中的函数。

最后一个前锋·2023-01-26 19:17

图像识别（七）| 池化层是什么？有什么作用？

在CNN网络中，池化层又能起到什么作用池化|Pooling池化

董董灿是个攻城狮·2023-01-26 13:40

CNN中各种池化操作的简单总结

1.最大池化maxpooling最大池化即为对领域内特征点求最大值，优点为可以很好地保留图像的细节特征。

春野运·2023-01-26 13:10

CNN中卷积层和池化的作用和理解

承接上文对CNN的介绍[学习笔记P20-CNN]，下面来看看一些细节梳理：CNN框架：池化层（poolinglayer)也叫做子采样层（subsamplinglayer），其作用是进行特征选择，降低特征数量

幸运六叶草·2023-01-26 13:40

CNN中池化的作用？为什么要选择池化

池化也就是pooling，池化层在卷积层之后。在对输入图像进行卷积之后，得到featuremap，也就是特征图。池化操作是对featuremap进行操作，又分为平均池化和最大池化。

叫我AC·2023-01-26 13:40

CNN中池化层的作用？池化有哪些操作？

池化，也叫Pooling，其本质其实就是采样，池化对于输入的图片，选择某种方式对其进行压缩，以加快神经网络的运算速度。这里说的某种方式，其实就是池化的算法，比如最大池化或平均池化。

Emiliano Martínez·2023-01-26 13:09

GaitSet: Cross-view Gait Recognition through Utilizing Gait as a Deep Set 阅读笔记

2.1GaitRecognition步态识别2.2DeepLearningonanUnorderedSet深度学习在非序列集合上的应用3GAITSET提出的方法3.1ProblemFormulation问题公式化3.2SetPooling

pzb19841116·2023-01-25 15:04

李宏毅ML-卷积神经网络CNN

NeuralVersionStoryReceptiveFieldParameterSharing2.FilterVersionStoryFilterParameterSharing3.SummaryofTwoVersionsPoolingLayerThe

lele_ne·2023-01-25 11:22

（3）SPP-Net：精进特征提取 + 开拓多尺度训练

SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition2015年文章目录AbstractIntroductionDeepNetworkswithSpatialParamidPoolingConvolutionalLayersandFeatureMapsTheSpatialPyramidPoolingLayerTrai

Abandon_first·2023-01-24 13:50

yolov3-tiny神经网络FPGA（ZYNQ7020）实现

yolov3-tiny，下图为ZYNQ上ARM与FPGA交互框图：通过HLS将设计得每层网络进行封装IP核，在vivado进行调用：下图为theconvolution,accumulation,maxpooling

QQ_778132974·2023-01-23 14:59

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