pooling 第12页

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

机器学习(四) 卷积神经网络

文章目录一、卷积神经网络（CNN）1.1ImageClassification1.1.1CNN的第一种解释1.1.2CNN的第二种解释1.1.3两种方法的比较1.2池化层（pooling）二、self-attention

八岁爱玩耍·2023-01-23 11:37

深度学习

神经网络中的Epoch，Iteration，Batchsize反向传播CNN本质和优势局部卷积（提取局部特征）权值共享（降低训练难度）Pooling（降维，将低层次组合为高层次的特征）多层次结构鞍点的定义和特点若某个一阶导数为

酸辣土豆·2023-01-21 19:02

CS231n学习笔记--Assignment2/3

Assignment21.1全连接神经网络深度学习小白——CS231nAssignment2(FC)深度学习笔记8：softmax层的实现1.2卷积神经网络深度学习小白——CS231nAssignment2（CNN）poolingmeanmax

Kuekua-seu·2023-01-21 16:03

[CS231n Assignment 2 #04 ] 卷积神经网络(Convolutional Networks )

Naiveforwardpass1.2Aside:Imageprocessingviaconvolutions1.3.Convolution:Naivebackwardpass2.池化操作2.1Max-Pooling

灵隐寺扫地僧·2023-01-21 16:01

深度学习09-池化层

池化层(PoolingLayers)除了卷积层，卷积网络也经常使用池化层来缩减模型的大小，提高计算速度，并使一些特征的检测功能更加强大（提高所提取特征的鲁棒性）。我们来看一下池化的例子。

ygl_9913·2023-01-21 14:11

深度学习入门基础CNN系列——批归一化（Batch Normalization）和丢弃法（dropout）

—卷积计算深度学习入门基础CNN系列——填充（padding）与步幅（stride）深度学习入门基础CNN系列——感受野和多输入通道、多输出通道以及批量操作基本概念深度学习入门基础CNN系列——池化（Pooling

心无旁骛~·2023-01-21 10:53

Network in Network 算法解析

创新点文章的新点：采用mlpcon的结构来代替traditional卷积层；remove卷积神经网络最后的全连接层，采用globalaveragepooling层代替；mplconv结构的提出：conventional

Tom Hardy·2023-01-20 15:20

You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection论文解读

回顾：两阶段目标检测的实现过程：1、采用滑动窗口，对每个窗口进行分类和位置修正；2、用RPN网络提取候选区域，特征图对应的候选区域经过roipooling得到所需特征；3、SSD继承RPN类似的anchor

Dear_林·2023-01-20 14:10

倾斜目标检测RRPN （Arbitrary-Oriented Scene Text Detection via Rotation Proposals）

RRPN可以采用一阶段的目标检测流程或二阶段的目标检测流程（FasterRCNN）一阶段的目标检测只需要计算RRPNIOU,不需要ROIpooling，两阶段的需要计算RRPNIOU和RRPNpooling1

dadaHaHa1234·2023-01-20 01:05

PyTorch部分功能

图像高度、图像宽度计算公式：作用：1.提取特征2.减少参数并保持位置空间Pool通常位于卷积层之间计算公式（L为H、W）：作用：1.减少参数->加快计算速度2.防止过拟合类型：平均池化（averagepooling

一个人罢了·2023-01-19 18:43

深度学习入门基础CNN系列——池化（Pooling）和Sigmoid、ReLU激活函数

我的个人主页深度学习入门基础CNN系列——卷积计算深度学习入门基础CNN系列——填充（padding）与步幅（stride）深度学习入门基础CNN系列——感受野和多输入通道、多输出通道以及批量操作基本概念池化（Pooling

心无旁骛~·2023-01-19 12:45

caffe网络模型中各层功能的详解

由于Caffe强调模块化设计，因此只允许每个layer完成一类特定的计算，例如convolution操作、pooling、非线性变换、内积运算，以及数据加载、归一化和损失计算等。

马卫飞·2023-01-18 16:49

ResNet从理论到实践（一）ResNet原理

1.在ResNet出现之前在2015年ResNet出现之前，CNN的结构大多如下图所示，通俗点说，用“卷积-maxpooling-ReLU”的方式，一卷到底，最后使用全连接层完成分类任务。

CV51·2023-01-18 07:38

目标检测（四）之Mask-RCNN

Bai丁·2023-01-17 23:15

Gem pooling、max pooling、average pooling

gem时averagepooling的一般化gem的公式如下：f(g)=[f1(g)...fk(g)...fK(g)]T=(1∣Xk∣∑xxpk)1pkf^{(g)}=[f_1^{(g)}...f_k^

仙女修炼史·2023-01-17 11:46

上采样层什么意思_深度学习网络层之上采样（Unpooling）

之前一篇博文中介绍了深度学习中的pooling层,在本篇中主要介绍转置卷积这种上采样操作。转置卷积也是一种卷积。

weixin_39861054·2023-01-17 11:45

Generalized Mean Pooling

作者：朝言链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/368633180来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。在行人重识别领域，如何获取海量标注数据，提高实际场景的重识别能力是工业界非常关注的一个问题。通常在学术界上公开数据集如Maket1501上训练出来的模型在实际场景上基本是没法用的，都需要在实际场景中采集数据并进行标注。标注需要人工

taoqick·2023-01-17 11:44

【Mixed Pooling】《Mixed Pooling for Convolutional Neural Networks》

RSKT-2014Internationalconferenceonroughsetsandknowledgetechnology文章目录1BackgroundandMotivation2ReviewofConvolutionalNeuralNetworks3Advantages/Contributions4Method5Experiments5.1Datasets5.2ExperimentalR

bryant_meng·2023-01-17 11:12

存在感逐渐降低的池化层——Pooling Layer总结

文章目录1.Pooling的作用2.各种不同的Pooling1.maxpooling（最大池化层）2.averagepooling（平均池化层）3.GlobalAveragePooling（全局平均池化层

留小星·2023-01-17 11:40

tf.layers使用之tf.layers.dense(...)

):二维反卷机层（4）tf.layers.dropout(…):Dropout层（5）tf.layers.flatten(…):Flatten层，即把Tensor展平（6）tf.layers.max_pooling2d

weixin_44928263·2023-01-17 09:49

分组卷积计算量_计算机视觉知识点汇总（1）

最大池化(max-pooling)在一个局部区域选最大值作为输出，而平均池化(averagepooling

weixin_39780784·2023-01-17 09:18

单阶经典检测器: YOLO (You Only Look Once)

负样本与损失函数训练技巧不足多尺度与特征融合：YOLOv3改进网络结构:DarkNet-53多尺度预测Softmax改为LogisticYOLOv3SPPMosaic图像增强SPP模块(SpatialPyramidPooling

连理o·2023-01-17 08:59

ASPP模块

空洞空间卷积池化金字塔(atrousspatialpyramidpooling(ASPP))对所给定的输入以不同采样率的空洞卷积并行采样。

cv研究僧·2023-01-17 05:21

深度学习：目标分割｜UNet网络模型及案例实现

1UNet网络架构UNet网络由左编码部分，右解码部分和下两个卷积+激活层组成编码部分从图中可知：架构中是由4个重复结构组成：2个3x3卷积层，非线形ReLU层和一个stride为2的2x2maxpooling

示木007·2023-01-17 05:20

CNN的简单实现过程

Step1:Convolutionoperation(卷积操作)Step1b:ActivationFunction(激活函数，即进行非线性操作)注：对于了解大致过程而言，1b步骤可以先不看Step2:MaxPooling

alphanoblaker·2023-01-16 14:03

深度学习R-CNN网络基础

2RCNN模型2.1算法流程2.1.1候选区域生成2.1.2CNN网络提取特征2.1.3目标分类（SVM）2.1.4目标定位2.1.5预测过程2.2算法总结3FastRCNN模型3.1算法流程3.1.1ROIPooling3.1.2

赵广陆·2023-01-16 14:30

【DeepLab系列】 DeepLabV3中的ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)模块搭建

【DeepLab系列】DeepLabV3中的ASPP模块搭建1前言DeepLabV3原文：ASPPisinspiredbythesuccessofspatialpyramidpooling，whichshowedthatitiseffectivetoresamplefeaturesatdifferentscalesforaccuratelyandefficientlyclassifyingregi

淮gg·2023-01-16 11:29

【机器学习】深度学习和卷积神经网络

微软的残差网络ResNetSENet参考华为云学院卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种前馈神经网络，它包括（convolution），池化层（poolinglayer

sword_csdn·2023-01-16 10:49

ECA-Net: Efficient Channel Attention

论文EfficientChannelAttentionforDeepConvolutionalNeuralNetworks前言SENet首先通过globalaveragepooling对每个通道的空间信息进行编码

00000cj·2023-01-16 08:14

gitchat训练营15天共度深度学习入门课程笔记(十三)

7.6.1第1层权重的可视化7.6.2基于分层结构的信息提取7.7具有代表性的CNN7.7.1LeNet7.7.2AlexNet7.5CNN的实现CNN各层示意图：隐藏层：Convolution-ReLU-Pooling

weixin_43114885·2023-01-16 08:21

说话人识别中的Temporal pooling（时序池化）

概述Temporalpooling（时序池化）是说话人识别神经网络中，声学特征经过frame-level变换之后，紧接着会进入的一个layer。

DEDSEC_Roger·2023-01-16 08:09

描述性预测和描述性分析

Tolowercostsandimproveoutcomes,healthcareorganizationshaveinvestedheavilyinpoolinginasmuchbigdataastheycangettheirh

weixin_26713457·2023-01-16 06:10

【PyTorch深度学习实践】09_卷积神经网络基础

文章目录1.卷积操作1.1卷积操作1.2padding-填充1.3stride-步长1.4pooling-池化1.5基础版CNN代码示例1.6完整CNN代码示例1.卷积操作卷积神经网络概览1.1卷积操作输入通道数

青山的青衫·2023-01-16 06:28

Pixel2Mesh从单个RGB图像生成三维网格ECCV2018

.Introduction2.RelatedWork3.Method3.1.准备工作：基于图的卷积3.2.系统概述3.3.初始椭球3.4.Meshdeformationblock3.5.Graphunpoolinglayer3.6

tzc_fly·2023-01-15 08:36

cnn池化层输入通道数_（pytorch-深度学习系列）CNN中的池化层-学习笔记

CNN中的池化层首先，池化(pooling)层的提出是为了缓解卷积层对位置的过度敏感性。什么意思？

weixin_39996478·2023-01-15 07:30

[PyTorch 学习笔记] 3.3 池化层、线性层和激活函数层

另外一点值得注意：pooling也可以提供一些旋转不变性。池化层可对

张贤同学·2023-01-15 07:23

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