前言
通常卷積神經網路(cnns)都會使用池化pool操作來減少feature map的尺寸。這個過程對於實現區域性空間不變和增加後續卷積的感受野是至關重要的。因此池化pool操作應該儘量減少feature map對映中資訊的丟失。同時，應該限制計算和記憶體開銷。
注：我將程式中的池化都改為softpool操作後，未超過模型的當前最優精度，可能是我的模型精度已經很高，優化也不太容易超越這個精度，轉模型onnx是可以轉成的，但是部署到板子上時，量化會不支援其中的指數exp操作。
softpool詳見：
池化技術 執行緒池
執行緒池 任務 等待任務 全域性的任務佇列queue無任務且無銷毀，任務新增函式 等待add的signal 載入任務 add將新建任務指標task賦予queue 執行任務 執行緒池內任一rtn獲取當前佇列的頭 第乙個任務task 執行，並將此任務從佇列中剔除 退出執行緒池內某一rtn 根據實際的程式...
關於ArcGIS Server池化與非池化的理解
用arcserver肯定會遇到池化與非池的問題，而且比較難以理解，我總結了幾種理解方式，可供參考。一 首先看看catolog上的說明 池化 被許多使用者重複使用 非池化 被單一使用者使用，使用完後被釋放掉。二 乙個形象的比喻 乙個水缸裡有好多魚，你想餵魚。池化是你任意抓住一條喂，喂了就放回去。非池化...
池化服務與非池化服務
池化服務 選取池化服務時，伺服器物件在伺服器執行時 預先建立了指定數目的，並且只在使用者請求伺服器物件時，優先使用 已建立的伺服器物件，如果沒有空閒的伺服器物件才會建立新的伺服器物件返回給使用者程序進行相應的操作，並且當使用者操作結束後立即將伺服器物件 釋放回到伺服器物件池中等待下乙個使用者會話。h...