引言 手機(jī)掃的圖像二維碼朗徊,本質(zhì)上翻譯出來就是一長串?dāng)?shù)字划栓。 若把商家手機(jī)的“藍(lán)牙設(shè)備名稱”改一改,也用一長串?dāng)?shù)字來表達(dá),數(shù)字中蘊(yùn)含一個(gè)動(dòng)態(tài)唯一ID,那我在這家店消費(fèi)后,我的...
![240](https://upload.jianshu.io/users/upload_avatars/2194170/5361d0a9-11ba-492f-8d0b-04a29015f04a.jpg?imageMogr2/auto-orient/strip|imageView2/1/w/240/h/240)
引言 手機(jī)掃的圖像二維碼朗徊,本質(zhì)上翻譯出來就是一長串?dāng)?shù)字划栓。 若把商家手機(jī)的“藍(lán)牙設(shè)備名稱”改一改,也用一長串?dāng)?shù)字來表達(dá),數(shù)字中蘊(yùn)含一個(gè)動(dòng)態(tài)唯一ID,那我在這家店消費(fèi)后,我的...
@yanghedada 謝啦,兄弟
tensorflow的金字塔池化SPP_pool_layer:代碼實(shí)現(xiàn)空間金字塔池化 空間金字塔池化稼稿,使得任意大小的特征圖都能夠轉(zhuǎn)換成固定大小的特征向量,這就是空間金字塔池化的意義(多尺度特征提取出固定大小的特征向量)讳窟,送入全連接層让歼。 首先是輸...
@yanghedada 就是說16,4丽啡,1是例子谋右,其實(shí)這個(gè)LEVEL是可以自行設(shè)置的,并不一定需要是由l= l+1來控制补箍,例如可以設(shè)置不同的L改执,來控制核的大小,這樣理解沒問題吧坑雅?
tensorflow的金字塔池化SPP_pool_layer:代碼實(shí)現(xiàn)空間金字塔池化 空間金字塔池化辈挂,使得任意大小的特征圖都能夠轉(zhuǎn)換成固定大小的特征向量,這就是空間金字塔池化的意義(多尺度特征提取出固定大小的特征向量)裹粤,送入全連接層终蒂。 首先是輸...
@yanghedada ksize = [1, np.ceil(shape[1]/ l + 1).astype(np.int32), np.ceil(shape[2] / l + 1).astype(np.int32), 1] 兄弟,這里[1,np.ceil(shape[1]/l+1),np.ceil(shape[2] / l + 1),1] 不就是核的尺寸嗎遥诉,然后下面一行是步長拇泣,中間np.ceil(shape[1]/l+1),np.ceil(shape[2] / l + 1) 就是池化核的高和寬,這個(gè)高和寬是由Level 計(jì)算的來的矮锈,然后霉翔,Level又是根據(jù)循環(huán)遞加的,l = l + 1苞笨,那池化層的每一個(gè)核的大小就是遞減的债朵,步長遞加子眶,所以核的尺寸就不能控制了,這個(gè)邏輯對(duì)吧葱弟?但是壹店,論文上這個(gè)池化層的16猜丹,4芝加,1 是怎么來的,我就看不懂了射窒。感謝兄弟指教一下藏杖!
tensorflow的金字塔池化SPP_pool_layer:代碼實(shí)現(xiàn)空間金字塔池化 空間金字塔池化,使得任意大小的特征圖都能夠轉(zhuǎn)換成固定大小的特征向量脉顿,這就是空間金字塔池化的意義(多尺度特征提取出固定大小的特征向量)蝌麸,送入全連接層。 首先是輸...
兄弟艾疟,為什么這個(gè)卷積核(或者池化核)的大小是由L控制的(順序的来吩,2,3蔽莱,4弟疆,5) ,也就是說不能設(shè)定具體的卷積核大小嗎?這個(gè)LEVEL 這里你是怎么想的盗冷?
tensorflow的金字塔池化SPP_pool_layer:代碼實(shí)現(xiàn)空間金字塔池化 空間金字塔池化怠苔,使得任意大小的特征圖都能夠轉(zhuǎn)換成固定大小的特征向量,這就是空間金字塔池化的意義(多尺度特征提取出固定大小的特征向量)仪糖,送入全連接層柑司。 首先是輸...