池化层（PoolingLayer），也被称为下采样层，是深度学习神经网络中常用的一种层级结构。它通常紧跟在卷积层之后，对卷积层输出的特征图进行下采样操作。一、定义与功能        池化层的主要作用是通过减少特征图的尺寸来降低计算量，并且可以提取出特征图的主

详解池化层除了卷积层，卷积网络也经常使用池化层来缩减模型的大小，提高计算速度，同时提高所提取特征的鲁棒性，来看一下。先举一个池化层的例子，然后再讨论池化层的必要性。假如输入是一个4×4矩阵，用到的池化类型是最大池化（maxpooling）。执行最大池化的树池是一个2×2矩阵。执行过程

写在前面：人生就是努力、搞不懂、躺平，循环。  文章结构池化层的相对位置在多通道任务中，池化层和卷积层的不同重要的参数stride与kernel_size大小的相对关系决定3种池化层参数针对不同的任务，使用不同的stride和kernel_size。kernel_size是否越大越好？常用的池化

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

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

目录目标检测|PointCloudRoIPoolingPointCloudRoIPooling概述PoolingRoIPoolingPointCloudRoIPoolingPointCloudRoIPooling实现细节目标检测|PointCloudRoIPoolingPointCloudRoIPooling概述PointsCloudRoIPooling（点云RoI池化）是3d点云目标检测中一

  说到Pooling，相信学习过CNN的朋友们都不会感到陌生。Pooling在中文当中的意思是“池化”，在神经网络当中非常常见，通常用的比较多的一种是MaxPooling，具体操作如下图：  结合图像理解，相信你也会大概明白其中的本意。不过Pooling并不是只可以选取2x2的窗口大小，即便是3x3，5x5等等

SuperGlobalICCV2023读论文思考的问题论文试图解决什么问题？图片检索方法通常由粗粒度图片检索和精确的结果重排列两个模块组成。人们通常认为图片的localfeature在结果重排列中是不可或缺的，但对大量的localfeature的计算需要较高的计算资源和时间能否只用图片

 KerasMaxPooling2D 2D最大池化层   keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2,2),                             strides=None,                             padding='valid',           

▪Pooling▪upsample▪ReLU我们看一下这个Subsampling层就是这个：这一层起到ReduceDim的作用。1Max/Avgpooling(下采样)keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=,strides=,padding='valid',data_format=None)pool_size:池化窗口大小strides:池化步长，默认值等于p

目录1.引言2.技术原理及概念2.1.基本概念解释2.2.技术原理介绍2.3.相关技术比较3.实现步骤与流程3.1.准备工作：环境配置与依赖安装3.2.核心模块实现3.3.集成与测试4.示例与应用4.1.实例分析4.2.核心代码实现4.3.代码讲解说明4.4.应用场景介绍5.优化与改进5.1.性能优

今天继续学习《动手学习深度学习》第5章：深度学习计算、第6章：卷积神经网络，今天学到的内容主要有这两章的概念。以及实现LeNet对FashionMNIST进行分类。一、理论部分：1、概念解释：1×1卷积的作用：卷积通常用于识别相邻元素间相互作用的能力，但1×1卷积不具备该能力，其主要用于调整输

pooling的主要作用1.首要作用：下采样，降维，去除冗余信息。同时扩大感受野，保留了featuremap的特征信息，降低参数量。2.实现非线性，一定程度上避免过拟合。3.可以实现特征

fasterrcnn中ROIPooling与SPP理解、一、结构说明1、box_roi_pooling在FaterRCNN整体框架中对应ROIpooling位置2、POIpooling后接全连接层网络TwoMLPHead1）参考代

fasterrcnn中ROIPooling与SPP理解、一、SPP作用1、目的：将不同大小的窗口输入得到同样大小的窗口输出1）解释：在卷积的操作中，对输入的尺寸是没有限制的，但是大多数网络结

卷积(conv)关键等式：设图像大小(H,W)，滤波器大小(FH,FW)，输出图像大小(OH,OW)，填充P,步幅S以上参数满足以下等式：其中分数部分必须能够除尽，否则应当报错，或者四舍五入继

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1.网络架构VGG16网络anchors:人工放上去的RPN对anchors进行二分类，正样本，负样本RoIP：前面的框框已经圈出目标，但还不知道具体属于哪个类，它就是干这个工作的2.VGG网络V

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MaskRCNN在FasterRCNN基础上主要做出三点改进，其中之一是提出了RolAlign方法来替代RolPooling，原因是RolPooling的取整做法损失了一些精度，而这对于分割任务来说较为致

keras中不能直接使用池化索引。最近学习到SegNet（网上许多错的，没有用池化索引），其中下采样上采样用到此部分。此处用到自定义层。完整测试代码如下。"""@author:LiShiHang@so

logsumexppoolingmeanpooling:\(h=\frac{1}{N}\sum\limits_{i=1}^Nh_i\)logsumexppooling:\(h=\log\sum\limits_{i=1}^N\exp(h_i)\)Sometimesitcan