飘忽不定的失踪人口又来了(～￣▽￣)～吐槽：害最近是真的烦，好不容易找到了感觉还不错的3+1实习，甚至已经谈好了下个月就去入职培训了，结果学校突然通知说疫情原因禁止学生暑期出去实习。这也就算了，咱以个人名义出去总可以了吧？可是个人与企业的协议又得上交学校，暑期时间内的话学校又不同意，必须把协议日期放到九月份后，然而这样企业方面又不太同意，我真的是无语了。。。又是漫长的等通知。。。天。。。而且企业那
总共分三步：压缩，灰度化，均值化，求哈希值。1.压缩 void secondMethod(char* filename, char* savename)
{
//const char* filename2 = filename.c_str();
//const char* savename2 = savename.c_str();
//第一幅图像的参数
IplIm
池化层很久之前已经介绍了,这里回顾复习一下。池化层一般是夹在卷积层中间，用于数据压缩和参数压缩，减少过拟合，提高所提取特征的鲁棒性，同时可以提高计算速度。池化通常有两种——MAX和AVERAGE。最常用的是最大池化，下图是Max池化的一个示例：想象一下，对于一些像素很大的图片，在每个区域进行最大池化操作，那么数字越大，代表越容易被探测到，就可以作为该区域的特定特征。所以最大化运算的实际作用就是，如
第一部分，opencv 3.0 以后的接口：主要解释的函数有：1、单相机标定 ①、 Rodrigues 罗德里格斯变换 ②、projectPoints 计算世界坐标系中的点在相机相平面的投影点。 ③、CalibrateCamera 单相机标定 ④
python+opencv+opencv-contrib 人脸识别1.环境安装 ①python3.7 ②opencv ③opencv-contrib2.准备样本 大概准备5-6个人的人脸图，每个人大概10-20副图 这里我上网百度随便找了爱情公寓里面的人当材料，如若侵权，立刻删除3.训练样本def encode_face(path_name):
# grab the paths to th
池化层池化层的目标是对输入图像进行下采样（即缩小），以便减少计算量、内存使用量和参数数量（从而降低过拟合的风险）池化层中的每个神经元都连接到位于一个小的矩形接受视野中的上一层中有限数量的神经元的输出。必须定义其大小、步幅和填充类型。但是，池化层没有权重。它所做的工作就是使用聚合函数（例如最大值或均值来聚合输入）池化层通常独立地作用于每个输入通道，因此输出深度与输入深度相同除减少计算量、内存使用量和
【Opencv–adaptiveThreshold】自适应阈值图像二值化 文章目录【Opencv--adaptiveThreshold】自适应阈值图像二值化1. 介绍2. adaptiveThreshold函数2.1 函数调用2.2 补充说明3. 代码示例4. 效果4.1 原图（ori.img）4.2 处理后5. 参考 1. 介绍在这里 cv2.threshold函数 介绍了普通的opencv图像
1. 池化(Pooling)概念在神经网络中，池化函数(Pooling Function)一般在卷积函数的下一层。在经过卷积层提取特征之后，得到的特征图代表了比像素更高级的特征，已经可以交给分类器进行训练分类了。但是我们每一组卷积核都生成一副与原图像素相同大小的卷积图，节点数一点没少。如果使用了多个卷积核还会使得通道数比之前多的多！我靠，这维度不一下子上去了嘛。所以卷积之后我们需要进行池化，也就是
warpAffine 是图像处理中比较常见的一种变换，可以将图像校正或对齐。对于线性插值方式，OpenCV 首先将坐标映射保存成两张图，然后调用 remap 函数。第二步是比较耗时的部分，并且 warpPerspective 亦采用此处理。remap 通过构建查找表来存储系数乘积，这样减少了乘法运算次数。由于篇幅过长，将文章分成 warpAffine 和 remap 两部分。
目前网络中运用最多的pool操作就是maxpool，最大池化。最开始经典的网络用的较多的是平均池化。操作与机制都差不多，一个是取最大值，一个是取平均值。作为小白的我最近看文章脑子里浮现出几个问题：池化层（我们以最大池化为例）的作用池化层如何通过反向传播池化层的最直观的作用就是降维、减少参数量、去除冗余信息、对特征进行压缩、简化网络复杂度、减少计算量、减少内存消耗等等。《动手学习深度学习》一书中还提
池化概念池化分为最大池化（用的多一些）和平均池化 最大池化是选出区域内最大值作为池化后的值，如下图所示： 平均池化是选择区域内平均值作为池化后的值，如下图所示： 概念很浅显，但是对于刚入门的人来说，很难知道池化到底能干啥，局限性是什么。池化作用：1.减少运算量，这个还好理解，因为数据量变少了，后期计算量肯定也少了 2.防止过拟合，因为池化可以把一张大图变成一张小图，但是保留了重要特征，这样使得模型
Tensorflow–池化操作pool(池化)操作与卷积运算类似，取输入张量的每一个位置的矩形邻域内值的最大值或平均值作为该位置的输出值，如果取的是最大值，则称为最大值池化；如果取的是平均值，则称为平均值池化。pooling操作在图像处理中的应用类似于均值平滑，形态学处理，下采样等操作，与卷积类似，池化也分为same池化和valid池化一.same池化same池化的操作方式一般有两种：same最大
目录
Same最大值池化
多深度的same池化
Same平均值池化
Valid池化
参考资料
池化(Pooling)操作与卷积类似，取输入张量的每个位置的矩形领域内的最大值或平均值作为该位置的输出。
池化操作分为same池化和valid池化，同时还可以设置移动的步长
Same最大值池化
举例：4行4列的张量x和2行3列的掩码进行步长为1的same最大值池化，其过
转载
2019-08-20 09:57:00
721阅读
2评论
实验手册有云： 前向传播时，输出特征图Y中某一位置的值的输入特征图X对应池化窗口的最大值。计算公式为 如何理解？ 输出中，n表示特征图号，c是通道号，h是行号，w是列号，kh∈[1,K],kw∈[1,K]，k是池化窗口的长、宽大小。 上网查询，很容易得知最大池化的过程： （图源：卷积神经网络——池化 ...
转载
2021-10-29 19:22:00
2247阅读
2评论
池化层但实际图像里，我们感兴趣的物体不会总出现在固定位置：即使我们连续拍摄同一个物体也极有可能出现像素位置上的偏移。这会导致同一个边缘对应的输出可能出现在卷积输出Y中的不同位置，进而对后面的模式识别造成不便。在本节中介绍池化（pooling）层，它的提出是为了缓解卷积层对位置的过度敏感性。二维最大池化层和平均池化层同卷积层一样，池化层每次对输入数据的一个固定形状窗口（又称池化窗口）中的元素计算输出
转载
2023-08-20 15:46:29
63阅读
原创
2022-11-16 19:42:23
30阅读
池化操作(Pooling)是CNN中非常常见的一种操作，Pooling层是模仿人的视觉系统对数据进行降维，池化操作通常也叫做子采样(Subsampling)或降采样(Downsampling)，在构建卷积神经网络时，往往会用在卷积层之后，通过池化来降低卷积层输出的特征维度，有效减少网络参数的同时还可以防止过拟合现象。主要功能有以下几点：抑制噪声，降低信息冗余提升模型的尺度不变性、旋转不变形降低模型
PyTorch学习笔记（7）–神经网络：池化层 本博文是PyTorch的学习笔记，第7次内容记录，主要介绍神经网络池化层的基本使用。 目录PyTorch学习笔记（7）--神经网络：池化层1.池化操作1.1什么是池化操作1.2池化操作的类型1.3池化操作的步骤2.池化层2.1池化层相关参数2.2最大池化应用实例1--处理矩阵2.3最大池化应用实例2--处理图片2.4池化层input和outpu
转载
2023-09-18 06:59:17
64阅读
在之前二维卷积层介绍的图像物体边缘检测应用中，我们构造卷积核从而精确地找到了像素变化的位置。设任意二维数组X的i行j列的元素为X[i, j]。如果我们构造的卷积核输出Y[i, j]=1，那么说明输入中X[i, j]和X[i, j+1]数值不一样。这可能意味着物体边缘通过这两个元素之间。但实际图像里，我们感兴趣的物体不会总出现在固定位置：即使我们连续拍摄同一个物体也极有可能出现像素位置上的偏移。这会
在我们平常的编码中，通常会将一些对象保存起来，这主要考虑的是对象的创建成本。比如像线程资源、数据库连接资源或者 TCP 连接等，这类对象的初始化通常要花费比较长的时间，如果频繁地申请和销毁，就会耗费大量的系统资源，造成不必要的性能损失。并且这些对象都有一个显著的特征，就是通过轻量级的重置工作，可以循环、重复地使用。这个时候，我们就可以使用一个虚拟的池子，将这些资源保存起来，当使用的时候，我们就从池
