目录 感受野 多个小卷积核连续卷积和单个大卷积核卷积的作用相同 小卷积核的优势 参考资料 感受野 在卷积神经网络中,感受野(Receptive Field)的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图(feature map)上的像素点在输入图片上映射的区域大小.再通俗点的解释是,特征图上的一个点对应输入图上的区域,如下图所示: 返回目录 多个小卷积核连续卷积和单个大卷积核卷积的作用相同 像LeNet.AlexNet网络,都是用了较大的卷积核,目的是提取出输入图像更大邻域范围的信息,一般是卷积与池化操

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由forrestlin发表于云+社区专栏 导语:转置卷积层(Transpose Convolution Layer)又称反卷积层或分数卷积层,在最近提出的卷积神经网络中越来越常见了,特别是在对抗生成神经网络(GAN)中,生成器网络中上采样部分就出现了转置卷积层,用于恢复减少的维数.那么,转置卷积层和正卷积层的关系和区别是什么呢,转置卷积层实现过程又是什么样的呢,笔者根据最近的预研项目总结出本文. 1. 卷积层和全连接层 在CNN提出

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

上一篇笔记主要介绍了卷积神经网络相关的基础知识.在本篇笔记中,将参考TensorFlow官方文档使用mnist数据集,在TensorFlow上训练一个多层卷积神经网络. 下载并导入mnist数据集 首先,利用input_data.py来下载并导入mnist数据集.在这个过程中,数据集会被下载并存储到名为"MNIST_data"的目录中. import input_data mnist = input_data.read_data_sets('MNIST_data', one_hot=T

div+css 怎么让一个小div在另一个大div里面 垂直居中 方法1: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 .parent {           width:800px;           height:500px;           border:2px solid #000;           position:relative; }  .child {             width:200px;             height:200p

转自:http://yanyiwu.com/work/2015/01/04/Haystack.html 一篇14页的论文Facebook-Haystack, 看完之后我的印象里就四句话: 因为[传统文件系统的弊端] 因为[缓存无法解决长尾问题] 所以[多个图片信息(Needle)存在同一个文件(SuperBlock)中] 所以[显著提高性能] 传统文件系统的弊端 传统的 POSIX 文件系统不适合高性能的图片存储, 主要原因是基于该文件系统来存储的话,是讲每个图片存储成某目录下的一个文件, 每次

上一篇我们介绍了:深度学习方法(十二):卷积神经网络结构变化--Spatial Transformer Networks,STN创造性地在CNN结构中装入了一个可学习的仿射变换,目的是增加CNN的旋转.平移.缩放.剪裁性.为什么要做这个很奇怪的结构呢?原因还是因为CNN不够鲁棒,比如把一张图片颠倒一下,可能就不认识了(这里mark一下,提高CNN的泛化能力,值得继续花很大力气,STN是一个思路,读者以及我自己应该多想想,还有什么方法?). 今天介绍的这一篇可变形卷积网络deformable co

1. Case study:学习经典网络的原因是它们可以被迁移到其他任务中. 1.1)几种经典的网络: a)LeNet-5(LeCun et al., 1998. Gradient-based learning applied to document recognition,NG建议重点读II部分,泛读III部分):这个网络大概60k个参数.那个时期习惯于用average pooling(现在是max pooling),sigmoid/tanh(现在是ReLU),最后的分类函数现在已经不常用了(

#1114 : 小Hi小Ho的惊天大作战:扫雷·一 时间限制:10000ms 单点时限:1000ms 内存限制:256MB 描述 故事背景:密室.监视器与充满危机的广场 “我们还是循序渐进,先来考虑这样一个简单化问题:”小Hi思索片刻,道:“在一个大小为2*N的广场,其中第一行里的某一些格子里可能会有至多一个地雷,而第二行的格子里全都为数字,表示第一行中距离与这个格子不超过2的格子里总共有多少个地雷,即第二行的第i个格子里的数字表示第一行的第i-1个, 第i个, 第i+1个,三个格子(如果i=1

[译] AlphaGo 的确是一个大事件 转自:http://www.jianshu.com/p/157a15de47df 字数3797 阅读696 评论0 喜欢4 作者:Michael Nielsen,源地址:https://www.quantamagazine.org/20160329-why-alphago-is-really-such-a-big-deal/ 围棋程序刻画了人类直觉的元素,这是能够产生深远影响的进步. 1997 年,IBM 的 Deep Blue 系统击败了国际象棋世界冠

Problem Description 饱尝情感苦恼的小Q本打算隐居一段时间,但仅仅在3月25号一天没有出现,就有很多朋友想念他,所以,他今天决定再出来一次,正式和大家做个告别. 小Q近来睡眠情况很差——晚上睡不着,早上又起不来!以前总是全勤的他这个月甚至迟到了好几次,虽然主管没说什么,但是他自己清楚此事的严重性. 爱情没有了,小Q不想再失去面包,于是他决定买个闹钟,为求质量可靠,特意挑了个最贵的原装进口货!但是,正所谓屋漏偏逢连夜雨.人倒霉的时候喝凉水都塞牙,小Q新买的这个进口闹钟竟然每分钟总

假设一个大小为100亿个数据的数组,该数组是从小到大排好序的,现在该数组分成若干段,每个段的数据长度小于20「也就是说:题目并没有说每段数据的size 相同,只是说每个段的 size < 20 而已」,然后将每段的数据进行乱序(即:段内数据乱序),形成一个新数组.请写一个算法,将所有数据从小到大进行排序,并说明时间复杂度. 涉及大数据处理:需要将数据hash若干小文件中,然后对各文件的数据进行排序,最后再进行堆排序或归并. #include <iostream> #include <

在python中定义变量会有:id,type,value.对于==比较的是value,对于is比较的是id. 因此,对于相同value的变量,它的type相同,但是它的id值可能不一样.对于相同id的变量,它的type和value值肯定是一样. 例如: 但是,有的时候对于相同的值,如果创建两次,会发现它的id值也是一样的. 例如: 这是因为在交互式模式下 1.Python为了优化速度,使用了小整数对象池, 避免为整数频繁申请和销毁内存空间.Python 对小整数的定义是 [-5, 256] 这些

世界上最小却强大的小程序框架 - 100多行代码搞定全局状态管理和跨页通讯 Github: https://github.com/dntzhang/westore 众所周知,小程序通过页面或组件各自的 setData 再加上各种父子.祖孙.姐弟.嫂子与堂兄等等组件间的通讯会把程序搞成一团浆糊,如果再加上跨页面之间的组件通讯,会让程序非常难维护和调试.虽然市面上出现了许多技术栈编译转小程序的技术,但是我觉没有戳中小程序的痛点.小程序不管从组件化.开发.调试.发布.灰度.回滚.上报.统计.监控和最近

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.

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)

本来按理说这个小问题不值得写一个博客的,不过正是这个小问题造成了一个大bug. 本来每月对数据都好好的,但是这一两天突然发现许多数据明显不对,这一块的代码和sql有些不是我写的,不过出现了bug,还是要迎难而上,我就从数据源头查起,发现数据源好像也没有问题. 地毯式搜索,中间的sql,逻辑一个一个对. 突然发现了有个sql有些不对,是个A RIGHT JOIN B +group by这种类型的. 左表查出来4条数据,右表6条数据.按理说 右查询的结果,应该也是6条数据,但是结果却是5条数据. 我

如何基于Go搭建一个大数据平台 - Go中国 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/ra681t58cjxsgckj31/article/details/78333775 017年10月18日 00:00:00 Go中国 阅读数:470   大家下午好!我是来自七牛云大数据团队的党合萱.今天向大家介绍一下我们是如何基于Go搭建大数据平台的. 七牛的大数据的产品——Pandora 首先介绍一下七牛的大数据的产品——Pandora,我们的目的是提供简单.高效和开放的大数据平台

传送门: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1110 Equipment Box Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 2989    Accepted Submission(s): 759 Problem Description There is a large room in

今年 8 月 Go 开发团队公布了 Go 2.0 的设计草案,包括错误处理和泛型这两大主题.现在备受瞩目的 Go 2.0 又有了新动向 —— 昨日 Go 开发团队在其官方博客表示,Go 2 已经被安排上了!目前 Go 2 已进入确定变更提案的阶段,并公布了提案评估流程. 废话不多说,先来看看 Go 2.0 有哪些值得关注的内容: 1.最大程度保持对 1.x 的兼容,以避免分裂 Go 语言生态系统2.采用增量升级的方式,而非单独发布重大更新版本3.实施新的提案评估流程,以评估尚未解决且被标记为提案

java实现简单窗体小游戏----球球大作战需求分析1.分析小球的属性: ​ 坐标.大小.颜色.方向.速度 2.抽象类:Ball ​ 设计类:BallMain—创建窗体 ​ BallJPanel—画小球 ​ BallAndBall—处理小球之间的关系 3.流程: ​ 1)小球的绘制 ​ 2)产生小球,让一个小球进行运动,多个小球的运动 ​ 3)小球进行碰撞 ​ 4)实现大球吃小球 源代码如下:Ball.java import java.awt.Color;import java.awt.Font