多种pooling 方式笔记

最新推荐文章于 2023-08-22 20:53:01 发布
最新推荐文章于 2023-08-22 20:53:01 发布
阅读量1.9k 收藏 6
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习 文章标签： pooling pooling方式 卷积神经网络 机器学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u011311291/article/details/80962268
本文介绍了多种池化方法，包括meanpooling、maxpooling、K-MaxPooling等，并详细阐述了它们在不同场景下的应用，如stochasticpooling、sppnet金字塔池化层pooling等。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

1.mean pooling
2.max pooling
3.K-Max Pooling
4.Chunk-Max Pooling 将特征图分段后max pooling
5.动态Chunk-Max
6.stochastic pooling大小随机选择,值大的被选中的概率也大
7.sppnet 金字塔池化层pooling
8.Roi pooling faster rcnn
9.ROIAlign ROI pooling的升级版 Mask RCNN
10.Deformable RoI Pooling 可变形的ROI Pooling

图分类《Hierarchical Graph Representation Learning with Differentiable Pooling》阅读笔记
weixin_37936515的博客
03-11 1413
图分类《Hierarchical Graph Representation Learning with Differentiable Pooling》阅读笔记 Abstract 对于graph neural networks (GNNs)，大体上分三种任务：Node Classification，Link Prediction和 Graph Classification。本文关注的是Graph C...
论文笔记：Strip Pooling条纹池化: Rethinking Spatial Pooling for Scene Parsing
qq_41105449的博客
04-11 2863
Strip Pooling: Rethinking Spatial Pooling for Scene Parsing 条纹池化：场景解析空间池化的再思考。
关于池化（pooling）理解！！！
weixin_30871701的博客
07-12 985
网上看到一个池化的解释是： 为了描述大的图像，可以对不同位置的特征进行聚合统计，如计算平均值或者是最大值，即mean-pooling和max-pooling 我的想法是，图像做卷积以后，将图像信息（特征）变强了，这时候允许减小图像的尺寸（因为卷积增强了信息，现在又牺牲 一点信息，达到数据尺寸减小但信息不一定减少），这就是类似于先做加法（卷积），再做减法（池化，典型下采样），一加一...
存在感逐渐降低的池化层——Pooling Layer总结
Liu Feng's Blog
04-27 4480
文章目录1. Pooling的作用2. 各种不同的Pooling1. max pooling（最大池化层）2. average pooling （平均池化层）3. Global Average Pooling（全局平均池化层）4. mix pooling（混合池化层）5. stochastic pooling(随机池化)6. Local Importance-based pooling（局部重要性池化层）7. Generalized-mean Polling layer（GeM池化层）3. 使用卷积替代池.
信息检索：对搜索引擎性能的评价指标的小作业---pooling方法以及MAP value的计算
无限大地NLP_空木的专栏
10-28 5899
信息检索、pooling method、MAP values、python 画图
一图读懂-神经网络14种池化Pooling原理（MAX，AVE，SUM，MIX，SOFT，ROI，CROW,RMAC ）
最新发布
fulk6667g78o8的专栏
08-22 9198
一图读懂-神经网络14种池化Pooling原理（MAX，AVE，SUM，MIX，SOFT，ROI，CROW,RMAC ）
池化方法总结（Pooling） 和卷积 。 第三部分讲的很好
kebu12345678的博客
02-08 5万+
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，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。 为什么可以通过降低
（SPP-net）Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition论文阅读笔记
weixin_43422466的博客
05-22 1556
（SPPNet）Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition论文阅读笔记2014 Abstract 目前的深层CNN都需要固定尺寸的输入图像。这种需要是“人工的”，可能会对任意尺度的图像识别的准确率有所降低。本文中，我们提出了一种新的网络，使用了另一种池化策略，“空间金字塔池化”，来消除上面的这种固定尺寸要求。**我们的新网络，SPP-net，无论输入图像的尺寸，都生成一个固定维度的表示repres
AlexNet论文笔记总结
04-09
论文中使用了多种技术来防止网络过拟合，包括 Local Response Normalization（LRN）、overlap pooling、dropout 和数据增强。LRN 是一种局部响应 normalization 技术，可以减少网络的参数数量和计算复杂度。Overlap ...
【yolov4】学习笔记一
12-21
首先，YOLOv4的核心改进包括引入了多种技术，如 Mish 激活函数、SPP-Block（Spatial Pyramid Pooling）、CBAM（Channel Attention and Spatial Attention Module）等，这些都旨在优化特征提取和提高模型的定位精度。...
convolution, pooling的padding模式
DecafTea的博客
01-07 321
SAME or VALID padding If you like ascii art: "VALID" = without padding: inputs: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 (12 13) |________________| dropped |_________________| "SAME" =
深度学习——Pooling Layer
jmu201521121021的博客
02-08 1599
深度学习——Pooling Layer 简介 Pooling Layer正常是用于Convolution Layer后面，可以进一步提取有效特征，降低nW,nHn_W,n_HnW​,nH​维度，减少计算量。Pooling 层和Convolution层一样具有stride(d)、f、pad(p)stride(d)、f、pad(p)stride(d)、f、pad(p)参数。 Pooling Laye...
ManTra-Net: Manipulation Tracing Network For Detection And Localization of Image Forgeries With Anom
brightendavid的博客
07-18 703
重点 主要贡献 （1）ZPool2D DNN层，以Z-score方式标准化了局部特征与其参考之间的差异； （2）从远到近的分析，该分析对从不同分辨率汇集的ZPool2D特征图执行Conv2DLSTM顺序分析。 ZPool2D计算 经过 ZPool2D计算，获得的是多个的batch 块 Timeconcat结构 input_lstm = torch.cat( [zpool7.unsqueeze(0), zpool15.unsqueeze(0), zpool31.unsquee.
自然语言处理中CNN模型几种常见的Max Pooling操作
热门推荐
张俊林的博客
04-07 7万+
  /* 版权声明：可以任意转载，转载时请标明文章原始出处和作者信息 .*/                                                        author: 张俊林                                    （想更系统地学习深度学习知识？请参考：深度学习枕边书） CNN是目前自然语言处理中和RNN并驾齐驱的两种最...
卷积神经网络学习笔记
yumao1的专栏
04-20 627
一、卷积神经网络结构： 卷积层 conv作用： 卷积层是一个n*n*m的权重矩阵，下图一目了然: channel：一个卷积层的核数，对rgb图像channel = 3 kernel size：卷积核的维度 步长（step size）:卷积核每次移动的像素点个数 边距（padding size）:图像边缘补齐的像素点个数，目的是增加卷积核扫描到原始图像边缘的几率，理论上padd...
综述 | 事件抽取及推理 (上)
开放知识图谱
01-09 9500
本文转载自公众号：知识工场。                                                                  ...
pooling的几种形式
lijunweiyhn的博客
09-14 8611
自然语言处理中CNN模型几种常见的Max Pooling操作 标签： 深度学习自然语言处理cnn 2016-04-07 19:00 12529人阅读 评论(2) 收藏 举报  分类： 自然语言处理（29）  深度学习（23）                                         转载地址：http://blog.csdn.n
深度学习pooling方法
u014367299的博客
09-04 985
http://www.techweb.com.cn/network/system/2017-07-13/2556494.shtml Fast R-CNN的主要步骤：  a) 特征提取：以整张图片为输入利用CNN得到图片的特征层；  b) region proposal：通过Selective Search等方法从原始图片提取区域候选框，并把这些候选框一一投影到最后的特征层；  c) 区域归一化：...
图像分类中的max pooling和average pooling是对特征的什么来操作的，结果是什么？
maria5201314的博客
02-07 3501
           接触到pooling主要是在用于图像处理的卷积神经网络中，但随着深层神经网络的发展，pooling相关技术在其他领域，其他结构的神经网络中也越来越受关注。 <img src="https://pic4.zhimg.com/58b4644ffe54e733fb133466a40a8a2f_b.jpg" data-rawwidth="458" data-rawhei
进阶MIS系统必读：深入理解ADO.NET学习笔记
它支持多种类型的数据源，包括关系型数据库、XML数据源和应用程序中的数据。 #### 关键组件 - **Connection对象**：用于建立与数据源的连接。 - **Command对象**：用于执行SQL语句或者存储过程，实现对数据源的操作...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值