空间金字塔池化技术, 厉害之处,在于使得我们构建的网络,可以输入任意大小的图片,不需要经过裁剪缩放等操作. 是后续许多金字塔技术(psp,aspp等)的起源,主要的目的都是为了获取场景语境信息,获取上下文的联系. 如图所示,对于选择的不同大小的区域对应到卷积之后的特征图上,得到的也是大小不一致的特征图区域,厚度为256,对于每个区域(厚度为256),通过三种划分方式进行池化: (1)直接对整个区域池化,每层得到一个点,共256个点,构成一个1x256的向量 (2)将区域划分成2x2的格子,每个格…

想直接看公式的可跳至第三节 3.公式修正 一.为什么需要SPP 首先需要知道为什么会需要SPP. 我们都知道卷积神经网络(CNN)由卷积层和全连接层组成,其中卷积层对于输入数据的大小并没有要求,唯一对数据大小有要求的则是第一个全连接层,因此基本上所有的CNN都要求输入数据固定大小,例如著名的VGG模型则要求输入数据大小是 (224*224) . 固定输入数据大小有两个问题: 1.很多场景所得到数据并不是固定大小的,例如街景文字基本上其高宽比是不固定的,如下图示红色框出的文字. 2.可能你会说可以…

在学习r-cnn系列时,一直看到SPP-net的身影,许多有疑问的地方在这篇论文里找到了答案. 论文:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 转自:http://blog.csdn.net/xzzppp/article/details/51377731 另可参考:http://zhangliliang.com/2014/09/13/paper-note-sppnet/ http:/…

基于空间金字塔池化的卷积神经网络物体检测 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187655 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解大神何凯明2014年的paper:<Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition>,这篇paper主要的创新点在于提出了空间金字塔池化.paper主页:http://researc…

转自: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24774302?refer=xiaoleimlnote 继续总结一下RCNN系列.上篇RCNN- 将CNN引入目标检测的开山之作 介绍了CNN用于目标检测的基本思想和流程.后续出现了SPPnet,Fast-RCNN ,Faster-RCNN等一些列改进.最终实现了端对端学习,同时带来速度与精度的提升. 在RCNN中CNN阶段的流程大致如下: 红色框是selective search 输出的可能包含物体的候选框(ROI). 一张图…

http://www.dengfanxin.cn/?p=403 原文地址 我对物体检测的一篇重要著作SPPNet的论文的主要部分进行了翻译工作.SPPNet的初衷非常明晰,就是希望网络对输入的尺寸更加灵活,分析到卷积网络对尺寸并没有要求,固定尺寸的要求完全来源于全连接层部分,因而借助空间金字塔池化的方法来衔接两者,SPPNet在检测领域的重要贡献是避免了R-CNN的变形.重复计算等问题,在效果不衰减的情况下,大幅提高了识别速度.   用于视觉识别的深度卷积网络空间金字塔池化方法 Spatial…

<Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition>,这篇paper提出了空间金字塔池化. 之前学习的RCNN,虽然使用了建议候选区域使得速度大大降低,但是对于超大容量的数据,计算速度还有待提高.对RCNN来说,计算冗余很大一部分来自于:对每一个proposal region提取一次特征,而不同region之间有很多的交集,这就导致很大的计算冗余.因此fast-rcnn提出了,先对图片进行…

作者 | 文永亮 研究方向 | 目标检测.GAN 研究动机 ​ 这是一篇发表于CVPR2019的关于显著性目标检测的paper,在U型结构的特征网络中,高层富含语义特征捕获的位置信息在自底向上的传播过程中可能会逐渐被稀释,另外卷积神经网络的感受野大小与深度是不成正比的,目前很多流行方法都是引入Attention(注意力机制),但是本文是基于U型结构的特征网络研究池化对显著性检测的改进,具体步骤是引入了两个模块GGM(Global Guidance Module,全局引导模块)和FAM(Featu…

恰当地使用对象池化技术,可以有效地减少对象生成和初始化时的消耗,提高系统的运行效率.Jakarta Commons Pool组件提供了一整套用于实现对象池化的框架,以及若干种各具特色的对象池实现,可以有效地减少处理对象池化时的工作量,为其它重要的工作留下更多的精力和时间.创建新的对象并初始化的操作,可能会消耗很多的时间.在这种对象的初始化工作包含了一些费时的操作(例如,从一台位于20,000千米以外的主机上读出一些数据)的时候,尤其是这样.在需要大量生成这样的对象的时候,就可能会对性能造成一些不…

一.前言 我们经常会接触各种池化的技术或者概念,包括对象池.连接池.线程池等,池化技术最大的好处就是实现对象的重复利用,尤其是创建和使用大对象或者宝贵资源(HTTP连接对象,MySQL连接对象)等方面的时候能够大大节省系统开销,对提升系统整体性能也至关重要. 在并发请求下,如果需要同时为几百个query操作创建/关闭MySQL的连接或者是为每一个HTTP请求创建一个处理线程或者是为每一个图片或者XML解析创建一个解析对象而不使用池化技术,将会给系统带来极大的负载挑战. 本文主要是分析common…

org.apache.commons.pool2.ObjectPool提供了对象池,开发的小伙伴们可以直接使用来构建一个对象池 使用该对象池具有两个简单的步骤: 1.创建对象工厂,org.apache.commons.pool2.BasePooledObjectFactory已经对工厂有抽象实现,所以只需要继承该类,实现模板方法即可 package com.seeyon.objectPool; import org.apache.commons.pool2.BasePooledObjectFac…

/** * 仿照Android池化技术 * @author fgtian * */ public class ObjectCacheTest { public static class ObjectItem { private static int sPoolSize = 0; private static final int MAX_CACHE = 10; private static final Object sPoolLock = new Object(); private static…

在上一篇文章<Java 数据持久化系列之JDBC>中,我们了解到使用 JDBC 创建 Connection 可以执行对应的SQL,但是创建 Connection 会消耗很多资源,所以 Java 持久化框架中往往不直接使用 JDBC,而是在其上建立数据库连接池层. 今天我们就先来了解一下池化技术的必要性.原理:然后使用 Apache-common-Pool2实现一个简单的数据库连接池:接着通过实验,对比简单连接池.HikariCP.Druid 等数据库连接池的性能数据,分析实现高性能数据库连接池…

作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn - 手写Mybatis系列文章 沉淀.分享.成长,让自己和他人都能有所收获! 一.前言 码农,只会做不会说? 你有发现吗,其实很大一部分码农,都只是会写代码,不会讲东西.一遇到述职.答辩.分享.汇报,就很难流畅且有高度.有深度,并融合一部分引入入胜的趣味性来让观众更好的接受和理解你要传递的信息. 那为什么已经做了还讲不出来呢?因为做只是在已确定目标和既定路线下的执行,但为什么确定这个目标.为什么制定这个路线.横向的参照对比.纵向的深度设…

SPPNet paper:Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition code 首先介绍最为传统的alexNet,本文以及R-CNN有基于该网络上进行改进 1.输入224*224的图片,经过卷积池化等操作后在最后的卷积层会变成13*13的图片 2.后面接两个全连接层 3.最后接一个softmax进行打分分类(分成1000类是因为ImageNet上的图片总类为1000类) SPPNet的…

网上看到一个池化的解释是: 为了描述大的图像,可以对不同位置的特征进行聚合统计,如计算平均值或者是最大值,即mean-pooling和max-pooling 我的想法是,图像做卷积以后,将图像信息(特征)变强了,这时候允许减小图像的尺寸(因为卷积增强了信息,现在又牺牲 一点信息,达到数据尺寸减小但信息不一定减少),这就是类似于先做加法(卷积),再做减法(池化,典型下采样),一加一减, 加的时候图像尺寸没加,信习量加了,减的时候图像尺寸和信息量减,总体是吧,总体可能就可以用了. 池化,就是把某一区…

1.池化层的理解 pooling池化的作用则体现在降采样:保留显著特征.降低特征维度,增大kernel的感受野.另外一点值得注意:pooling也可以提供一些旋转不变性. 池化层可对提取到的特征信息进行降维,一方面使特征图变小,简化网络计算复杂度并在一定程度上避免过拟合的出现:一方面进行特征压缩,提取主要特征.   最大池采样在计算机视觉中的价值体现在两个方面:(1).它减小了来自上层隐藏层的计算复杂度:(2).这些池化单元具有平移不变性,即使图像有小的位移,提取到的特征依然会保持不变.由于增强…

基于依赖程序的版本信息:HikariCP:3.3.1               驱动程序mysql-connector-java:8.0.17 上一篇:Druid是如何管理数据库连接的 零.类图和流程图 开始前先来了解下HikariCP获取一个连接时类间的交互流程,方便下面详细流程的阅读. 获取连接时的类间交互: 图1 一.主流程1:获取连接流程 HikariCP获取连接时的入口是HikariDataSource里的getConnection方法,现在来看下该方法的具体流程: 主流程1 上述为…

 https://blog.csdn.net/jcj_2012/article/details/84906657 作用 线程池,通过复用线程来提升性能; 背景 线程是一个操作系统概念.操作系统负责这个线程的创建.挂起.运行.阻塞和终结操作.而操作系统创建线程.切换线程状态.终结线程都要进行CPU调度,这是一个耗费时间和系统资源的事情. 场景描述 例如处理某一次请求的时间是非常短暂的,但是请求数量是巨大的.如果为每个请求都单独创建一个线程, (1)那么物理机的所有资源基本上都被操作系统创建线程.切…

基于依赖程序的版本信息:druid:1.1.16               驱动程序mysql-connector-java:8.0.17 下一篇:HikariCP是如何管理数据库连接的 零.类图&流程预览 下方流程中涉及到的类.属性.方法名均列在这里:Druid-类图-属性表  ←该表格用来辅助理解下面的流程图和代码,不用细看,混乱时可用来理清关系. 本文会通过getConnection作为入口,探索在druid里,一个连接的生命周期.大体流程被划分成了以下几个主流程: (图片可以右击新页面…

https://blog.csdn.net/tiane5hao/article/details/85957840 文章目录 先写一个简单通用的对象池 通过上面的通用池实现jedis连接池 连接池测试 对于共享资源,有一个很著名的设计模式:资源池.该模式正是为了解决资源频繁分配.释放所造成的问题的.把该模式应用到数据库连接管理领域,就是建立一个数据库连接池,提供一套高效的连接分配.使用策略,最终目标是实现连接的高效.安全的复用.还有一类对象池大家可能不太了解,对于nio中有个堆外内存,netty的…

在卷积神经网络中,我们经常会碰到池化操作,而池化层往往在卷积层后面,通过池化来降低卷积层输出的特征向量,同时改善结果(不易出现过拟合).为什么可以通过降低维度呢? 因为图像具有一种“静态性”的属性,这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用.因此,为了描述大的图像,一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计,例如,人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值 (或最大值)来代 表这个区域的特征. 1.  一般池化(General Pooling) 池化作用于图像中…

池化层(Pooling layers) 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,我们来看一下.   先举一个池化层的例子,然后我们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(max pooling).执行最大池化的树池是一个2×2矩阵.执行过程非常简单,把4×4的输入拆分成不同的区域,我把这个区域用不同颜色来标记.对于2×2的输出,输出的每个元素都是其对应颜色区域中的最大元素值. 左上区域的最大值是9,右上区域…

原文地址:https://blog.csdn.net/CVSvsvsvsvs/article/details/90477062 池化层作用机理我们以最简单的最常用的max pooling最大池化层为例,对池化层作用机理进行探究.其他池化层的作用机理也大致适用这一机理,在这里就不加入讨论. 图片和以下部分内容来自 CS231n 从上面左图可以看到,使用了pool操作其实就是降低图片的空间尺寸.右图使用一个 2 × 2的 池化核(filter),以2为步长(stride),对图片进行max pool…

前言 在 Python 中经常通过内存池化技术来提高其性能,那么问题来了,在什么情况下会池化呢? 让我们通过几个例子进行一下理解一下. 预备知识 在查看例子之前,首先要提 python 中的一个函数 id(),让我们看一下函数说明: id(obj, /) Return the identity of an object. This is guaranteed to be unique among simultaneously existing objects. (CPython uses the…

作者:ligang 华为分布式硬件技术专家,sunbinxin 华为应用框架技术专家 HarmonyOS是一款全新的分布式操作系统,为开发者提供了元能力框架.事件通知.分布式硬件等分布式技术,使能开发出面向全场景的分布式应用.随着HarmonyOS应用生态的不断壮大,开发者使用原有的分布式技术在实现某些创新场景时显得力不从心,因为开发难度较大,直接影响了开发效率. "创新推动发展",我们需要对分布式技术不断探索与创新,才能让开发者更好地适应应用生态的发展.本期我们将通过两个多端协同的创…

本文将分享一个高可用的池化 Thrift Client 及其源码实现,欢迎阅读源码(Github)并使用,同时欢迎提出宝贵的意见和建议,本人将持续完善. 本文的主要目标读者是对 Thrift 有一定了解并使用的童鞋,如对 Thrift 的基础知识了解不多或者想重温一下基础知识,推荐先阅读本站文章<和 Thrift 的一场美丽邂逅>. 下面进入正题. 为什么我们需要这么一个组件? 我们知道,Thrift 是一个 RPC 框架体系,可以非常方便的进行跨语言 RPC 服务的开发和调用.然而,它并没有…

<Android插件化技术——原理篇>     转载:https://mp.weixin.qq.com/s/Uwr6Rimc7Gpnq4wMFZSAag?utm_source=androidweekly&utm_medium=website | 导语 插件化技术最早从2012年诞生至今,已经走过了5个年头.从最初只支持Activity的动态加载发展到可以完全模拟app运行时的沙箱系统,各种开源项目层出不穷,在此挑选了几个代表性的框架,总结其中的技术原理.由于本人水平有限,插件化框架又相…

深入理解Android插件化技术  转 https://zhuanlan.zhihu.com/p/33017826 插件化技术可以说是Android高级工程师所必须具备的技能之一,从2012年插件化概念的提出(Android版本),到2016年插件化的百花争艳,可以说,插件化技术引领着Android技术的进步. 作者:code_xzh 原文:http://click.aliyun.com/m/40296/ 插件化提要 可以说,插件化技术涉及得非常广泛,其中最核心的就是Android的类加载机制和…

一个能降低卷积金字塔中特征图的空间维度,目前为止,我们通过调整步幅,将滤镜每次移动几个像素.图1 从而降低特征图的尺寸.这是降低图像采样率的一种非常有效的方法. 图1 它移除了很多信息,如果我们不采用每两个卷积跳过一个的方法,二依然执行非常小的步幅,比如说1. 但是我们通过某种方法把相邻的所有卷积结合在一起,这种操作就叫做池化 有几种方法可以实现它,最常见的是最大池化,图2 图2 在特征图的每一点,查看它周围很小范围的点,计算附近所有点的最大值.使用最大池化有很多优点, 首先他不会增加参数数量,…