空間金字塔池化，使得任意大小的特徵圖都能夠轉換成固定大小的特徵向量，送入全連線層。
對特徵圖尺寸有要求的部分就是從卷積層到全連線層過渡的那裡。因為全連線層y=w*x，w是固定的。
我們假設乙個很簡單兩層網路：輸入一張任意大小的,假設其大小為(w,h)，輸出21個神經元。也就是我們輸入一張任意大小的特徵圖的時候，我們希望提取出21個特徵。空間金字塔特徵提取的過程如下：
如上圖所示，當我們輸入一張的時候，我們利用不同大小的刻度，對一張進行了劃分。上面示意圖中，利用了三種不同大小的刻度（4* 4,2* 2,1*1），對一張輸入的進行了劃分，最後總共可以得到16+4+1=21個塊，我們即將從這21個塊中，每個塊提取出乙個特徵，這樣剛好就是我們要提取的21維特徵向量。
第一張,我們把一張完整的，分成了16個塊，也就是每個塊的大小就是(w/4,h/4);
第二張，劃分了4個塊，每個塊的大小就是(w/2,h/2);
第三張，把一整張作為了乙個塊，也就是塊的大小為(w,h)。
python 金字塔 Python金字塔
托倫，函式中有幾個小錯誤和乙個邏輯問題print y to a 請注意，此函式生成乙個以z開頭的字串，但您希望將字串以相反的方向連線，而您的另乙個函式print a to y 確實停止了 1位置 例如 還要注意，您需要新增新行字元 n 以獲得一些不錯的輸出。在 我的解決方案是 def print a...
金字塔池化系列的理解SPP ASPP
在spp出來之前，所有神經網路都是要輸入固定尺寸的，比如經常遇到的224 224，輸入網路前都要resize到224 224，導致變形，其中的資訊也變形了，從而限制了識別精度。而spp和aspp就是為了解決這個問題，它可以讓網路輸入原圖而不必resize。剛看到這張結構圖，很多同學可能和我一樣懵 原...
字母金字塔（類同數字金字塔）
問題描述 讓程式要求使用者輸入乙個大寫字母，使用巢狀迴圈產生像下面這樣的金字塔圖案 aaba abcba abcdba abcdecba 演算法分析 每行包括三個部分內容 若干個空格 正序排列的字母 倒序排列的字幕。使用乙個外部迴圈來處理行，在每乙個行中使用三個內部迴圈 乙個處理空格，乙個以公升序列...