1. 前言文章标题给出了四种Pooling的方法，这feature pooling方法是我在看论文的时候看到的，从最开的PoI Pooling到目前最新的Precise RoI Pooling由Pooling操作带来的检测精度影响越来越小。这篇文章目的是想梳理一下它们之间的区别与联系。2. RoI Pooling这种Pooling方法我是在Faster RCNN中看到的，该种Pooling方法采用的运算方法比较直接。下面是其计算的流程图：在该网络中假设使用的骨架网络中的 f e a t s t
原创
2021-08-13 09:32:04
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roi pooling是先进行roi projection(即映射)然后再池化 映射是把用来训练的图片的roi映射到最后一层特征层(即卷积层)。方法其实很简单，图片经过特征提取后，到最后一层卷积层时，真个图片是原始图片的1/16，你把roi的4个坐标都乘以1/16，也就变成了在这个卷积层上对应的坐标
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2017-09-24 14:03:00
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RoI Pooling 与 RoI Align 都是“把不同大小的候选框（RoI）变成固定尺寸特征图”的操作，但 RoI Pooling 用量化→粗糙对齐，RoI Align 用双线性插值→子像素对齐，后者精度更高，已成为 2025 年检测/分割标配。 下面用“1 张图 + 2 段代码 + 3 个数 ...
## 实现PyTorch ROI Pooling的流程
为了教会你如何实现PyTorch的ROI Pooling，我们首先需要了解ROI Pooling的概念和原理。ROI Pooling是一种用于目标检测任务的特征提取方法，它可以从不同大小的目标区域中提取固定长度的特征向量。在PyTorch中，我们可以使用torchvision库来实现ROI Pooling。
### ROI Pooling
原创
2023-09-20 13:00:32
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chainer的实现https://github.com/chainer/chainer/blob/master/chainer/functions/pooling/roi_pooling_2d.py有cpu和gpu的分别实现
原创
2021-09-07 11:05:21
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作者丨AlexChung@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/1...
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2021-07-18 14:23:50
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极市平台基本概念RoIRoI(Region of Interest)...
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2021-08-30 17:33:52
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本文主要介绍了RoI Pooling与RoI Align的原理、差异和作用，并举例解释了执行步骤。
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2021-07-22 16:25:46
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从chainer中copy出来的。官方有CPU和GPU的分别实现尊重原创，请看源码 chainer_roipooling例子import cupy as cpimport numpy as npbottom_data = cp.random.randn(1,3,40,40, dtype=np.float32) # 特征feature batch, channels, height...
原创
2021-09-07 11:04:58
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池化层分为最大池化和平均池化正向传播的原理就不说了。误差反向传播原理如下： 假设第l(小写的l，不要看成数字’1’了)层为卷积层，第l+1层为pooling层，且pooling层的误差敏感项为： ,卷积层的误差敏感项为： , 则两者的关系表达式为： 这里符号●表示的是矩阵的点积操作，即对应元素的乘积。卷积层和unsample()后的po
# MySQL连接池的使用及原理解析
## 1. 引言
MySQL连接池是一个重要的数据库技术，用于管理和复用数据库连接，提高数据库的性能和可扩展性。在本文中，我们将详细介绍MySQL连接池的使用和原理，并给出相应的代码示例。
## 2. 连接池的概念和作用
在传统的数据库连接方式中，每次需要与数据库建立连接时，都需要进行一系列的网络通信和身份验证操作，这样会消耗大量的时间和系统资源。而连
原创
2023-09-05 10:48:49
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relu：其属于非线性激活函数的一种，同类型的函数还有sigmoid函数，tanh函数，softplus函数等等。对于ReLU函数，其公式即为个ReLU(x)=max(0, x)，而sigmoid函数为sigmoid(x)= 1/(1+e^-x)，而Softplus(x)=log(1+ex)。ReLU与softplus函数与前图中的传统sigmoid系激活函数相比，主要变化有三点：①单侧抑制 ②相
原创
2022-09-18 07:41:32
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卷积神经网络中，经常采用池化操作，一般都会在卷积层后面接一个池化操作。近些年，比较主流的ImageNet的分类算法模型都是使用max pooling，很少使用average Pooling，这对我们平时设计模型时有着比较重要的参考作用。一、max pooling（最大池化）：即对邻域内特征点取最大优缺点：能很好的保留纹理特征，一般现在都用max pooling而很少用average正向传播：取邻域
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2024-04-04 16:49:37
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ROI
投资回报
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2020-03-29 23:36:00
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import tensorflow as tftemp = [0., 0., 1., 0., 0., 0., 1.5, 2.5]# Reshape the tensor to be 3 dimensions.values = tf.reshape(temp, [1, 8, 1])# Use an averaging pool on the tensor.p_avg = tf.nn.pool(inp
原创
2023-01-13 05:59:55
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# PyTorch中的Pooling操作
## 介绍
在深度学习领域，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种最常用的模型，用于从图像和其他类型的数据中提取有用的特征。CNN的核心组件之一是池化层（Pooling Layer），它有助于减少卷积层输出的空间尺寸，同时保留重要的特征。
PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源机器学习库。它提供
原创
2023-09-21 13:34:27
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# 如何实现MySQL连接池
## 1. 流程表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 创建数据库连接池 |
| 2 | 从连接池中获取连接 |
| 3 | 使用连接执行数据库操作 |
| 4 | 关闭连接，释放给连接池 |
## 2. 详细步骤
### 步骤1：创建数据库连接池
```markdown
// 导入所需的库
const mysql = requ
原创
2024-06-08 03:33:32
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If database sessions are not reusable by mid-tier threads (that is, they are stateful) and the number of back-end server processes may cause scaling problems on the database, use OCI connection pool
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2009-12-30 14:57:12
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一：1）LZO是致力于解压速度的一种数据压缩算法，LZO 是 Lempel-Ziv-Oberhumer 的缩写。这个算法是无损算法，参考实现程序是线程安全的。 实现它的一个自由软件工具是lzop。现在 LZO 有用于 Perl、Python 以及 Java 的各种版本。2）LZO 拥有如下的特点：解压速度很快，并且很简单；解压时不需要内存支持；
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2024-07-15 16:08:09
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ROI:Region Of Interest(感兴趣区域)作用：有时候需要一个函数只在图像的某个部分起作用，opecv内嵌了一个精致而又简洁的机制：可以定义图像的子区域，并把这个子区域当作普通图像进行操作——也就是感兴趣区域。通过示例进行演示：1、思路：将一个小图像复制到一个大图像上去（下面的图1，源自《opencv计算机视觉编程攻略，第三版》，图2，网上搜的狗子的图，得是灰度图像嗷）注：需要插入
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2024-04-12 20:45:51
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