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  • @yanghedada 谢啦,兄弟

    tensorflow的金字塔池化SPP_pool_layer:代码实现

    空间金字塔池化 空间金字塔池化,使得任意大小的特征图都能够转换成固定大小的特征向量,这就是空间金字塔池化的意义(多尺度特征提取出固定大小的特征向量),送入全连接层。 首先是输...

  • @yanghedada 就是说16,4,1是例子,其实这个LEVEL是可以自行设置的,并不一定需要是由l= l+1来控制,例如可以设置不同的L,来控制核的大小,这样理解没问题吧?

    tensorflow的金字塔池化SPP_pool_layer:代码实现

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  • @yanghedada ksize = [1, np.ceil(shape[1]/ l + 1).astype(np.int32), np.ceil(shape[2] / l + 1).astype(np.int32), 1] 兄弟,这里[1,np.ceil(shape[1]/l+1),np.ceil(shape[2] / l + 1),1] 不就是核的尺寸吗,然后下面一行是步长,中间np.ceil(shape[1]/l+1),np.ceil(shape[2] / l + 1) 就是池化核的高和宽,这个高和宽是由Level 计算的来的,然后,Level又是根据循环递加的,l = l + 1,那池化层的每一个核的大小就是递减的,步长递加,所以核的尺寸就不能控制了,这个逻辑对吧?但是,论文上这个池化层的16,4,1 是怎么来的,我就看不懂了。感谢兄弟指教一下!

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  • 兄弟,为什么这个卷积核(或者池化核)的大小是由L控制的(顺序的,2,3,4,5) ,也就是说不能设定具体的卷积核大小吗?这个LEVEL 这里你是怎么想的?

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  • @西瓜336 :flushed:是啊

    逻辑与情感

    回想心智成熟以后的这些年,性格跟思想都随着知识面的加深来来回回的变化着,这种变化如同一个循环,左左右右的来回摆动,虽然在其他维度不断的扩散着,却始终逃脱不了循环。这种循环像似...

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冒险越来越深入了