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一、卷积的基本属性1.卷积核（Kernel）：卷积操作的感受野，直观理解就是一个滤波矩阵，普遍使用的卷积核大小为3×3、5×5等；2.步长（Stride）：卷积核遍历特征图时每步移动的像素，如步长为1则每次移动1个像素，步长为2则每次移动2个像素（即跳过1个像素），以此类推；3.填充（Padding）：处理特征图边界的方

YOLO目标检测创新改进与实战案例专栏专栏目录：YOLO有效改进系列及项目实战目录包含卷积，主干注意力，检测头等创新机制以及各种目标检测分割项目实战案例专栏链接:YOLO基础解析+创新改进+实战案例摘要通道或空间注意力机制在许多计算机视觉任务中表现出显著的效果，可以

  从GPU虚拟化到池化  大模型兴起加剧GPU算力需求，企业面临GPU资源有限且利用率不高的挑战。为打破这一瓶颈，实现GPU算力资源均衡与国产化替代，GPU算力池化成为关键。本文深入探讨GPU设备虚拟化途径、共享方案及云原生实现，旨在优化资源利用，推动算力革命

YOLOv5/v7中引入RepVGG重参数化模块1.介绍RepVGG是由MegviiResearch团队于2021年提出的深度卷积神经网络架构，它通过重参数化VGGNet架构，显著提高了模型的性能和效率。RepVGG架构在YOLOv5和YOLOv7等目标检测模型中得到了广泛应用，进一步提升了模型的精度和速度

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卷积https://zhuanlan.zhihu.com/p/76606892不考虑padding填充input矩阵，左边是卷积核，右边是输入：\[\left[\begin{matrix}1&2\\3&4\\\end{matrix}\right]*\left[\begin{matrix}11&22&33\\44&55&66\\77&88&99

原文链接：https://blog.csdn.net/a486259/article/details/131311587https://zhuanlan.zhihu.com/p/476242144池化层的本质是一个下采样，因为数据经过卷积之后维度越来越高，而且特征图没有多大改变，在连续多个卷积之后，会产生一个很大的参数量，不仅会大大的增加网络训练的难度，还容易造

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了解有关最大池化特征提取的更多信息。简介在第二课中，我们开始讨论卷积神经网络（convnet）的基础如何进行特征提取。我们了解了这个过程中的前两个操作是在带有relu激活的Conv2D层中进行的。在这一课中，我们将看一下这个序列中的第三个（也是最后一个）操作：通过最大池化进行压缩，这

卷积神经网络基础卷积神经网络(CNN)应用领域:图像识别、自然语言处理、语音识别等。多用与图像识别和计算机视觉领域与全连接神经网络相比，卷积神经网络进步的地方在于引入了卷积层结构和池化层结构这两层是CNN卷积网络中重要的部分,具有局部连接、权值共享等特点的深层前

论文参考信号处理中提升方案提出双向池化操作LiftPool，不仅下采样时能保留尽可能多的细节，上采样时也能恢复更多的细节。从实验结果来看，LiftPool对图像分类能的准确率和鲁棒性都有不错的提升，而对语义分割的准确性更能有可观的提升。不过目前论文还在准备开源阶段，期待开源后的复现，特

极致RTO按需回放可获得性本特性自openGauss5.1.0版本开始引入。特性简介支撑资源池化部署下数据库主机重启后快速恢复的场景。支撑资源池化部署下备机加速failover，降低RTO。本特性基于现有极致RTO特性演进而来。客户价值资源池化部署下，备机不再回放主机日志。当主机发

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备机事务内透明写转发可获得性本特性自openGauss5.1.0版本开始引入，仅适用于资源池化架构。特性简介本特性是在传统主备架构下的备机事务写转发特性基础上，在资源池化架构下进行的特性增强。传统架构下的备机写转发特性是只要在备机上有开启事务操作，会将整个事务全部转发给主机

    卷积神经网络利用滤波器（即内核）来检测图像中展示的特征，例如边缘。卷积神经网络四个主要的操作如下：    卷积    非线性(ReLU)    池化或子采样(SubSampling)    分类（全连接层）一、卷积    卷积是两股信息源交织在一起的

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池化层简而言之就是做压缩的，最大池化进行筛选最大池化选择的都是该区域内最大的值，因为参数越大，代表特征越明显，越重要，基本只要最好的特征，因此使用maxpooling较多。且池化层中不涉及到任何矩阵的运算。只是一个筛选压缩。过滤的一个东西。

池化层的本质是一个下采样,数据经过卷积之后,维度会越来越高,在特征图没有较大改变的情况下,参数量却上涨的很快,造成模型的训练困难和过拟合现象,所以将池化层置于连续的卷积层之间,以压缩数据量和参数以减少过度拟合,对卷积层输出的特征图进行特征选择。池化层的具体操作是

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1、卷积神经网络的特点卷积神经网络相对于普通神经网络在于以下四个特点：局部感知域：CNN的神经元只与输入数据的一小部分区域相连接，这使得CNN对数据的局部结构具有强大的敏感性，可以自动学习到图像的特征。参数共享：在CNN中，同一个卷积核（filter）在整个输入图像上滑动，共享权重和偏置