相关文章
篇)
卷积神经网络 - 池化(Pooling)篇
序言
在深度学习的广阔领域中，卷积神经网络（ CNN \text{CNN} CNN）以其卓越的特征提取能力，在图像识别、视频处理及自然语言处理等多个领域展现出非凡的潜力。而池化（ Pooling \text{Pooling} Pooling）作为…
《Strip Pooling：Rethinking Spatial Pooling for Scene Parsing》论文笔记
代码地址：SPNet
1. 概述 导读：池化操作是在逐像素预测任务中获取较大感受野范围较为高效的做法，传统一般采取 N ∗ N N*N N∗N的正规矩形区域进行池化，在这篇文章中引入了一种新的池化策略，就是使用长条形的池化kerne…
Pooling 操作合集
原来来源雷锋网，地址为：https://www.leiphone.com/news/201707/8sX3XVS7ce2UfkrY.html，侵权则删
一、Max pooling
在卷积后还会有一个 pooling 的操作，尽管有其他的比如 average pooling 等，这里只提 max pooling。 …
关于ROI Pooling Layer的解读
1. 原理介绍
目标检测typical architecture 通常可以分为两个阶段： （1）region proposal：给定一张输入image找出objects可能存在的所有位置。这一阶段的输出应该是一系列object可能位置的bounding box。这些通常称之为region proposals或者 regions of interest（ROI）。 （…
ROI Pooling解析
ROI Pooling最早由Ross Girshick在2015年的论文fast rcnn中提出，是对ROI(Region of Interest)的Pooling操作，广泛应用于物体检测的研究领域。该操作旨在对输入特征图中不同大小的ROI利用池化方法获得固定大小的输出特征图。
ROI Pooling层的输入： 经过基础网络卷积和池化后…
MaxPooling的作用
maxpooling主要有两大作用
1. invariance(不变性)，这种不变性包括translation(平移)，rotation(旋转)，scale(尺度) 2. 保留主要的特征同时减少参数(降维，效果类似PCA)和计算量，防止过拟合，提高模型泛化能力…
Spatial Pyramid Pooling
1. 摘要
现有的深度卷积神经网络(CNNs)需要一个固定大小的（例如，224224）的输入图像。这个要求是“人工的”，可能会降低对任意大小/尺度的图像或子图像的识别精度。在这项工作中，我们为网络配备了另一种池化策略&#…
ROI Pooling
RCNN ref 1
步骤： 1.使用Selective Search方法生成候选区域 2.对每一个候选区域使用CNN进行特征提取 3.对提取到的特征送入到每一类的SVM分类器 判断该区域是否属于该类特征 4.使用回归器精修候选框的位置 候选框搜索阶段： 使用selective search方法生成候选框，由于CNN提取…
Pyramid pooling module
Pyramid pooling 方法出自 2017CVPR,原文地址https://arxiv.org/pdf/1612.01105.pdf
该文的一大贡献就是Pyramid pooling module(简称PPM)
1. PPM有什么用 一般可以粗略地认为感受野就是使用上下文信息的大小。在很多网络中，我们都很重视全局信息的获取。在FCN中&…
池化方法总结（Pooling） 和卷积 。 第三部分讲的很好
池化方法总结（Pooling） 2016-01-12 22:55 5033人阅读 评论(2) 收藏 举报 分类： deep learning（18） 目录(?)[] 在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面&#x…
)
池化层-Pooling(CNN卷积神经网络)
文章目录 汇聚层(池化层)最大汇聚层和平均汇聚层填充和步幅多个通道小结 汇聚层(池化层)
本节将介绍汇聚（pooling）层（又名池化层），它具有双重目的:
1.降低卷积层对位置的敏感性
2.同时降低对空间降采样表示的敏感性…
一图读懂-神经网络14种池化Pooling原理和可视化（MAX，AVE，SUM，MIX，SOFT，ROI，CROW,RMAC ）
池化Pooling是卷积神经网络中常见的一种操作，Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，其本质是降维。在卷积层之后，通过池化来降低卷积层输出的特征维度，减少网络参数和计算成本的同时，降低过拟合现象。 最大池化&…
)
池化的几种方法 学习笔记 (附代码)
1.是什么？
池化（Pooling）是深度学习中常用的一种操作，它用于减小特征图的尺寸并提取对输入特征具有鲁棒性的相关信息。池化操作是在特征图上进行的，通过将特征图划分为不重叠的区域，然后对每个区域进行汇聚…
CNN基础知识——池化（pooling）
概述
池化过程在一般卷积过程后。池化（pooling） 的本质，其实就是采样。Pooling 对于输入的 Feature Map，选择某种方式对其进行降维压缩，以加快运算速度。
两种主要池化方式
最大池化（Max Pooling&#x…
Vim中出现^M是怎么回事？
文档中为什么会出现^M？
原因：在Windows/Dos系统下编辑文字，win/Dos系统会在每一行后面插入一个换行符，即"^M"，十六进制：0x0D0A，与Linux下的换行符十六进制是不一样的，Lin…
STM32之CAN---配置波特率
1 位时间特性 为了掌握如何设置STM32 CAN的波特率，首先我们得先了解一下位时间特性。 位时间特性逻辑通过采样来监视串行的CAN总线，并且通过跟帧起始位的边沿进行同步，及通过跟后面的边沿进行重新同步，来调整其采样点。 它的操作可…
git commit-m 与 git commit -a -m
转自：https://segmentfault.com/q/1010000005900988
字面解释的话，git commit -m用于提交暂存区的文件；git commit -am用于提交跟踪过的文件
要理解它们的区别，首先要明白git的文件状态变化周期，如下图所示 工作目录…
【华为云技术分享】LwM2M协议的学习与分享
【摘要】 本文主要对于LwM2M协议进行了简单的介绍，包括协议的体系架构以及特性、对象、资源、接口的定义等，希望对你有所帮助。 1 协议简介 LwM2M（Lightweight Machine-To-Machine）协议是由OMA提出并定义的一个适用于资源有限的终…
oj2465: 1-n之间能够被m整除的数的和
问题描述：输入n和m，输出1-n之间能够被m整除的数的和，例如：输入35 7，输出的是1-35之间所以能够被7整除的数的和，即714212835105 作者：何知令 发表时间：2017年2月15日 输入：…