RepLKNet：不是大卷积不好，而是卷积不够大，31x31卷积了解一下

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RepLKNet：不是大卷积不好，而是卷积不够大，31x31卷积了解一下 | CVPR 2022

论文提出引入少数超大卷积核层来有效地扩大有效感受域,拉近了CNN网络与ViT网络之间的差距,特别是下游任务中的性能.整篇论文阐述十分详细,而且也优化了实际运行的表现,值得读一读.试一试来源:晓飞的算法工程笔记公众号论文: Scaling Up Your Kernels to 31x31: Revisiting Large Kernel Design in CNNs 论文地址:https://arxiv.org/abs/2203.06717 论文代码:https://github.com…

卷积神经网络（CNN）之一维卷积、二维卷积、三维卷积详解

作者:szx_spark 由于计算机视觉的大红大紫,二维卷积的用处范围最广.因此本文首先介绍二维卷积,之后再介绍一维卷积与三维卷积的具体流程,并描述其各自的具体应用. 1. 二维卷积图中的输入的数据维度为\(14\times 14\),过滤器大小为\(5\times 5\),二者做卷积,输出的数据维度为\(10\times 10\)(\(14-5+1=10\)).如果你对卷积维度的计算不清楚,可以参考我之前的博客吴恩达深度学习笔记(deeplearning.ai)之卷积神经网络(CNN)(上)…

深度学习原理与框架-卷积神经网络基本原理 1.卷积层的前向传播 2.卷积参数共享 3. 卷积后的维度计算 4. max池化操作 5.卷积流程图 6.卷积层的反向传播 7.池化层的反向传播

卷积神经网络的应用:卷积神经网络使用卷积提取图像的特征来进行图像的分类和识别分类相似图像搜索目标识别语义分割卷积神经网络与神经网络的形状对比, 卷积是有厚度的卷积在提取特征时的图像变化,从刚开始较低水平的特征图,到最后较高水平的特征图的变化,原先提取的是图片的特征,后面提取到的是一些高级的分类特征 1.…

第k大的数，前k大的数

1.排序后去出前k个,o(n*log(n)) 如果k<log(n),可以考虑直接选择排序,因为只需要执行找到第k个就可以结束 o(n*k) 2.o(nlog(k))快排把数分为了两个部分,所以考虑两个情况,如果大的部分的个数>k,说明只要继续在大的部分找就可以了, 如果大的部分的个数<k,先把这些数取了,然后继续在小的部分里面找剩下的数(k-大的部分的个数)就可以了. 3.o(nlog((maxv-minv)/delta)),平均为o(nlogn) 转化为找第k个, 假设最大…

大数据实时处理-基于Spark的大数据实时处理及应用技术培训

随着互联网.移动互联网和物联网的发展,我们已经切实地迎来了一个大数据的时代.大数据是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取.管理和处理的数据集合,对大数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求.目前对大数据的分析工具,首选的是Hadoop/Yarn平台,但目前对大数据的实时分析工具,业界公认最佳为Spark.Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架,Spark目前是Apache软件基金会旗下,顶级的开源项目,Spark提出的DAG作为MapReduce的替代方案,兼容HDFS.H…

初始建库SGA该设多大、PGA该设多大的建议

1.背景情况非常多新业务系统上线,大部分DBA也不懂业务.就闷着头建库,SGA值设多大,PGA设多大,随便指定一个值就得了,执行一段时间后,或许就由于这个值是随便指定的.比如SGA+PGA大于总物理内存,SGA值或PGA值太小等等,造成DOWN机或性能低下的情况,屡见不鲜. 事实上,SGA初始设置多大,PGA初始设置多大,在OLTP系统上该怎么设,在OLAP系统上又该怎么设.ORACLE是有说法的. 2.ORACLE实例总占用内存规划 2.1以下是ORACLE官方的建议 Assume that…

对抗生成网络-图像卷积-mnist数据生成(代码) 1.tf.layers.conv2d(卷积操作) 2.tf.layers.conv2d_transpose(反卷积操作) 3.tf.layers.batch_normalize(归一化操作) 4.tf.maximum(用于lrelu) 5.tf.train_variable(训练中所有参数) 6.np.random.uniform(生成正态数据

1. tf.layers.conv2d(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行卷积操作参数说明:input输入数据, filter特征图的个数,kernel_size卷积核的大小,stride步长,padding是否补零 2. tf.layers.conv2d_transpose(input, filter, kernel_size, stride, padding) # 进行反卷积操作参数说明:input输入数据, filter特…