Spatial Pyramid Pooling Layer为了应对不同大小的输入问题,在CNN网络的卷积层和全连接之间增加一个空间池化层(Spatial Pyramid Pooling Layer),对于每一特征图
Spatial Pyramid Pooling Layer 为了应对不同大小的输入问题,在CNN网络的卷积层和全连接之间增加一个空间池化层(Spatial Pyramid Pooling Layer),
在DeepLab中,采用空间金字塔池化模块来进一步提取多尺度信息,这里是采用不同rate的空洞卷积来实现这一点。...output_stride=16,其rate为(6, 12, 18) ,若output_stride=8,rate加倍(这些卷积层的输出channel数均为256,并且含有BN层); (2)一个全局平均池化层得到
Mysql专栏 - 缓冲池补充、数据页、表空间简述 前言 这一节我们来继续讲述关于缓冲池的内容,以及关于数据页和表空间的内容,当然内容页比较基础和简单,理解相关概念即可。...表空间以及数据区,以及整个mysql表的逻辑结构 缓冲池补充 在介绍具体的内容之前,这里先补充关于缓冲池的一些细节。...最后大的缓冲池可以减小多次磁盘I/O访问相同的表数据,如果数据库配置在专门的服务器当中,可以将缓冲池大小设置为服务器物理内存的60 - 80%,也就是说32g的内容给24g - 26g都是比较好的选择,...❞ 表空间和数据区的概念 其实我们平时创建的表是存在「表空间和数据区」的概念的 表空间 从 InnoDB 逻辑存储结构来看,所有的数据都被逻辑的存放在一个空间中,这个空间就叫做表空间(tablespace...其实仔细想想不难给出答案,主要包含下面几个原因: 尽可能存储更多的内容:紧凑意味着着可以存储更多的数据和内容,也可以保证缓冲池的空间利用率 便于顺序读写:磁盘的顺序读写的速度在某种程度上可以匹敌内存,
使用大的方形池窗口不能很好地解决这个问题,因为它将不可避免地合并来自无关区域的污染信息。 图1:图中说明了长条形池化和空间池化在场景解析方面的不同工作方式。...从上到下分别为:条纹池化;传统的空间池池化;只使用传统池化的结果 ;考虑条纹池化的结果。...如上图所示,与传统的空间池化(绿色网格)相比,条纹池化具有条带形的池化核(红色网格),因此可以捕获离散分布区域(黄色边框)之间的远距离依赖关系。...为了更有效地捕获长依赖关系,本文在空间池化层扩大卷积神经网络感受野和捕获上下文信息的基础上,提出了条形池化(strip pooling)的概念。...它具有两个空间池化层,然后是用于多尺度特征提取的卷积层,以及用于原始空间信息保留的2D卷积层。每次合并后的特征图的大小分别为20×20和12×12,然后通过求和将所有三个子路径合并。
一、什么是空间金字塔池化网络——SPPNet 所谓空间金字塔池化网络,英文全称为Spatial Pyramid Pooling Networks ,简称SPP-Net。...卷积部分通过滑窗进行计算,并输出代表激活的空间排布的特征图(feature map)。事实上,卷积并不需要固定的图像尺寸,他可以产生任意尺寸的特征图。...从上面的架构中可以看出,SPP-Net与经典CNN最主要的区别在于两点: 第一点:不再需要对图像进行crop/wrap这样的预处理; 第二点:在卷积层和全连接层交接的地方添加所谓的空间金字塔池化层,即(...我们仍然使用windows_size=[a/n] 向上取整 , stride_size=[a/n]向下取整,实现每个金字塔池化层。这个180网络的空间金字塔层的输出的大小就和224网络的一样了。...R-CNN、Fast RCNN, Faster RCNN上都起了举足轻重的作用,对于检测算法,论文中是这样做到:使用ss生成~2k个候选框,缩放图像min(w,h)=s之后提取特征,每个候选框使用一个4层的空间金字塔池化特征
一、STL容器一级空间配置器 通过SGI STL vector底层源码逐步分析内存池。...事实上,在我们使用STL容器时,有一点没有关心到的是我们默认使用了标准库里边的空间配置器,当然标准这样的做法是为了减少学习成本,但是当我们深入学习时,就一定要明白这些容器底层是如何工作,才能注重效率,才能用好..., 下面通过vector容器先看一级空间配置器: 在上图,可以看到在一级空间配置器中,construct和destroy,对容器对象的构造和析构,其中构造使用了定位new的方式,在指定的内存上进行对象的构造...而allocate和deallocate虽然又封装了一层_Alloc,但是通过源码我们可以发现,实际上一级空间配置器的底层还是malloc和free在做内存的开辟和释放。...二、二级空间配置器(内存池的分析) 跟踪源码,到现在可以看到__default_alloc_template正是我们所要分析的二级空间配置器的管理类,下面首先给出管理类的源代码: template
这篇文章属于小笔记类型,了解空间金字塔的作用就好。 金字塔池化层有如下的三个优点,第一:他可以解决输入图片大小不一造成的缺陷。第二:由于把一个feature map从不同的角度进行特征提取,再聚合。...首先通过选择性搜索(selective search),对待检测的图片进行搜索出2000个候选窗口 进行特征提取 这一步是和R-CNN最大的区别,用卷积神经网络进行特征提取,但是SPP-Net用的是金字塔池化提取特征...这一步骤的具体操作如下: SSP-Net输入是:整张待检测的图片,进入CNN中,进行一次特征提取,得到feature maps,然后在feature maps中找到各个候选框的区域,再对各个候选框采用金字塔空间池化
当然从节省空间的角度来讲,肯定不如str="hello",有童鞋一定问,那要它有什么用?当时设计编译器时,为什么要设计它?马克-to-win,那我请问你,如果在你编程序时,你还不知道字符串内容怎么办?
我们看SPP的名字就是到了,是做池化操作,一般选择MAX Pooling,即对每一份进行最大池化。...下面将介绍论文中给出的计算公式,但是在这之前先要介绍两种计算符号以及池化后矩阵大小的计算公式: 1.预先知识 取整符号: ⌊⌋:向下取整符号 ⌊59/60⌋=0,有时也用 floor() 表示 ⌈⌉...:向上取整符号 ⌈59/60⌉=1, 有时也用ceil() 表示 池化后矩阵大小计算公式: 没有步长(Stride):(h+2p−f+1)∗(w+2p−f+1) 有步长(Stride):⌊h+2p−...利用矩阵大小计算公式:⌊\(\frac{h+2p-f}{s}\)+1⌋*⌊\(\frac{w+2p-f}{s}\)+1⌋得到池化后的矩阵大小为:\(4*4\)。...深度学习框架,构建了一个SPP层,代码如下: #coding=utf-8 import math import torch import torch.nn.functional as F # 构建SPP层(空间金字塔池化层
**Executor**ThreadPoolExecutor 线程池```pythonimport concurrent.futuresimport urllib.requestURLS = ['http...exc)) else: print('%r page is %d bytes' % (url, len(data)))```ProcessPoolExecutor 进程池使用进程池来实现异步执行调用...max_workers=None, mp_context=None, initializer=None, initargs=())异步执行调用的 Executor 子类使用一个最多有 max_workers 个进程的进程池。...任何向池提交更多工作的尝试, initializer 都将引发一个异常,当前所有等待的工作都会引发一个 BrokenProcessPool。...在 3.7 版更改: 添加 mp_context 参数允许用户控制由进程池创建给工作者进程的开始方法 。加入 initializer 和initargs 参数。
07.07自我总结 进程池与线程池 一.进程池与线程池的函数的导入 进程池:from concurrent.futuresimport ProcessPoolExecutor 线程池:from concurrent.futuresimport...ThreadPoolExecutor 二.进程池与线程池的定义 1.进程池的定义 pool = ProcessPoolExecutor(3) 设置最大进程为3 创建进程池,指定最大进程数为3,此时不会创建进程...) res.result() result是个阻塞函数,直到子线程任务结束,且返回方法的结果 res.add_done_callback(方法2) 将结果进程执行的结果当一个参数传入方法二中 2.线程池的定义...与进程池相似 3.注意 进程池定义和运行尽量放在main里面,比然可能会发生重复定义进程池 三.使用场景 线程方法相同,且需要重复使用,这个可以用进程池或者线程池,可以减少创建和关闭进程线程是所消耗的资源
如下图所示,使用Hx1和1xW尺寸的条状池化核进行操作,对池化核内的元素值求平均,并以该值作为池化输出值。 2....Hx1和1xW池化核处理后,使用1D Conv对两个输出feature map分别沿着左右和上下进行扩容,如下图所示,扩容后两个feature map尺寸相同,进行fusion(element-wise
UA池:User-Agent池 作用:尽可能多的将scrapy工程中的请求伪装成不同类型的浏览器身份。...#导包 from scrapy.contrib.downloadermiddleware.useragent import UserAgentMiddleware import random #UA池代码的编写...(单独给UA池封装一个下载中间件的一个类) class RandomUserAgent(UserAgentMiddleware): def process_request(self, request...6.2; WOW64) AppleWebKit/535.24 " "(KHTML, like Gecko) Chrome/19.0.1055.1 Safari/535.24" ] 代理池
---- ---- 早前就学过STL了,里面我最喜欢的一部分就是空间配置器,所以你要我张口就来也是可以的,不过我们还是多学习几个成功案例。...,即分配空间超过max的内存 ngx_pool_cleanup_t *cleanup; // 释放内存池的callback ngx_log_t *log; // 主要用于记录日志信息 }; (...size : NGX_MAX_ALLOC_FROM_POOL; /* nginx对内存的管理分为大内存与小内存, 当某一个申请的内存大于某一个值时,就需要从大内存中分配空间,否则从小内存中分配空间...当要分配大块内存时,则是在内存池外面再分配空间进行管理的,称为大块内存池。...* 2)然后往下新创建一个pool->large结构体,将刚开辟的空间赋给该新结构体管理。
池化层,有池化核类似于卷积核。最常使用的池化操作时最大池化,最大池化操作是选择池化核所覆盖的网格中最大的数作为输出。...池化层的作用是保留输入特征同时把数据量减小 写一个仅有池化层的神经网络作为测试,体验池化层的作用 import torch from torch import nn #设置输入数据,5*5矩阵 input...__init__() #构建池化层 self.pooling=torch.nn.MaxPool2d(3,ceil_mode=True) #前向传播函数 def...return self.pooling(input) #实例化神经网络对象 model=MyModel() #将数据喂入神经网络处理 output=model(input) print(output) 池化层...MaxPool2d的参数ceil_mode若设置为True,则当池化核未完全覆盖网格时,仍然取最大的数字输出,若设置为False,则直接舍弃并且不输出;stride参数默认值为池化核的大小。
学习 Linux 时,经常可以看到两个词:User space(用户空间)和Kernel space(内核空间)。...简单说,Kernel space 是 Linux 内核的运行空间,User space 是用户程序的运行空间。为了安全,它们是隔离的,即使用户的程序崩溃了,内核也不受影响。...str="my string"// 用户空间 x=x+2 file.write(str)// 切换到内核空间 y=x+4// 切换回用户空间 上面代码中,第一行和第二行都是简单的赋值运算,在User space
在ThreadPoolExecutor的属性定义中频繁地用位移运算来表示线程池状态,位移运算是改变当前值的一种高效手段,包括左移和右移。...AtomicInteger ctl = new AtomicInteger(ctlOf(RUNNING, 0)); 2 //Integer 共有32位,最右边29位表示工作线程数,最左边3位表示线程池状态...(1 << COUNT_BITS) - 1; 8 9 // runState is stored in the high-order bits 10 //用左边3位,实现5种线程池状态.../** * 根据当前线程池状态,检查是否可以添加新的任务线程,如果可以则创建并启动任务 * 如果一切正常则返回true。...返回false 的可能如下: * 1.线程池没有处于RUNNING状态 * 2.线程工程创建新的任务线程失败 * @param firstTask 外部启动线程池时需要构造的第一个线程
1.线程池的好处。 线程使应用能够更加充分合理的协调利用cpu 、内存、网络、i/o等系统资源。 线程的创建需要开辟虚拟机栈,本地方法栈、程序计数器等线程私有的内存空间。...所以需要通过线程池协调多个线程,并实现类似主次线程隔离、定时执行、周期执行等任务。线程池的作用包括: 利用线程池管理并复用线程、控制最大并发数等。 实现任务线程队列缓存策略和拒绝机制。...比如,交易服务和搜索服务在同一台服务器上,分别开启两个线程池,交易线程的资源消耗明显要大;因此,通过配置独立的线程池,将较慢的交易服务与搜索服务隔开,避免个服务线程互相影响。...在了解线程池的基本作用后,我们学习一下线程池是如何创建线程的。...CallerRunsPolicy : 调用任务的run方法绕过线程池直接执行。
文章目录 一、线程池作用 二、线程池种类 三、线程池工作机制 四、线程池任务调度源码解析 一、线程池作用 ---- 线程池作用 : ① 避免创建线程 : 避免每次使用线程时 , 都需要 创建线程对象 ;...---- 线程池种类 : ① newCachedThreadPool : 可缓存线程池 , 如果 线程池线程个数已满 , 回收空闲线程 , 如果没有空闲线程 , 此时会创建新线程 ; ② newFixedThreadPool...后到的后执行 ) , LIFO 后入先出 ( 后到的先执行 ) ; 三、线程池工作机制 ---- 线程池线程相关概念: 线程数 : 线程池的 有 最大线程数 MaxSzie , 核心线程数 CoreSize...---- 在 AsyncTask.java 中 , 在静态代码块中 , 自己 自定义创建了线程池 , 没有使用上述四种线程池 ; 创建线程池时传入的参数 : CORE_POOL_SIZE : 核心线程数...如果 任务成功加入队列, 需要 双重检查 ( 进入该方法后, 线程池可能关闭 ), 在进入该方法后, 是否添加了一个线程, 或者线程池是否关闭.
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