代碼里面的實(shí)現(xiàn)不太一樣的请祖，有一個(gè)padding的存在：
https://github.com/yueruchen/sppnet-pytorch/blob/master/spp_layer.py
Spatial Pyramid Pooling 詳解問(wèn)題拋出：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，當(dāng)輸入不是固定size時(shí)语御，如何解決冻押？ 方案1：對(duì)輸入進(jìn)行resize损搬，統(tǒng)一到同一大小交播。 方案2：取消全連接層，對(duì)最后的卷積層global avera...
lz你好廷蓉，我有一個(gè)問(wèn)題不是很理解，就是對(duì)conv5的7*7*512數(shù)據(jù)進(jìn)行spp的時(shí)候马昙，當(dāng)pooling layer1(輸出4*4*512): size = 5/4(向上取整)=2, stride = 5/4(向下取整)=1這樣是輸出的不應(yīng)該是6*6*512嗎桃犬，為什么可以得到4*4*512呢？行楞？攒暇？
41181d868e2c 評(píng)論自Spatial Pyramid Pooling 詳解
請(qǐng)教：tiny-imagenet的分辨率不是64x64嗎，模型要求的是224x224子房。請(qǐng)問(wèn)這個(gè)是怎么解決的
Swin-Transformer分類(lèi)源碼(已跑通)標(biāo)簽：swin-transformer作者：煉己者 本博客所有內(nèi)容以學(xué)習(xí)形用、研究和分享為主，如需轉(zhuǎn)載证杭，請(qǐng)聯(lián)系本人田度，標(biāo)明作者和出處，并且是非商業(yè)用途解愤，謝謝镇饺！ 這是跑通的分割源碼介...
有一個(gè)筆誤：Output feature map Y的shape，n是輸出feature map數(shù)目
CNN推理優(yōu)化系列之三：Channel pruning介紹 曾在‘CNN推理優(yōu)化系列之一: Filter pruning’中講過(guò)filter pruning在CNN inference時(shí)的優(yōu)化送讲。此篇同樣也是致力于減少layer計(jì)...
一奸笤、概述 有時(shí)候需要在windows上面下載數(shù)據(jù)，為了方便我們可以通過(guò)wget命令下載哼鬓，網(wǎng)上有各種安裝wget的教程监右，我參考網(wǎng)上的教程做如下記錄，方便自己查看异希，也希望對(duì)有同樣...
最大似然估計(jì)是利用已知的樣本的結(jié)果秸侣，在使用某個(gè)模型的基礎(chǔ)上，反推最有可能導(dǎo)致這樣結(jié)果的模型參數(shù)值宠互。 例子1：抽球 舉個(gè)通俗的例子：假設(shè)一個(gè)袋子裝有白球與紅球味榛，比例未知，現(xiàn)在抽...
之前配置清華鏡像如下： 后來(lái)修改.condarc文件（vi /root/.condarc）予跌，刪除所有鏡像搏色，只添加這兩個(gè)鏡像。 下載成功了：
