文档解释ORA-48483:Spoolingfailed,itmaybebecausethespoolfilecannotbecreatedduetoapermissionissueCause:ThespoolingfilenamemaynotbevalidorthefilecannotbecreatedAction:...

文档解释ORA-09312:slspool:errorspoolingfiletoprinterCause:CouldbeoutofresourcesAction:SeeOSDerroraccompanyingthismessageORA-09312:slspool:errorspoolingfiletoprinter...

文档解释ORA-12602:TNS:ConnectionPoolinglimitreachedCause:Theoperationfailedbecausemaximumactivecurrentconnectionshasbeenreached.ItmaynotbearealerrorwhentheConnectio...

 基于空间金字塔池化的卷积神经网络物体检测 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187655作者：hjimce一、相关理论  本篇博文主要讲解大神何凯明2014年的paper：《SpatialPyramidPool...

  https://blog.csdn.net/mao_kun/article/details/50507376在卷积神经网络中，我们经常会碰到池化操作，而池化层往往在卷积层后面，通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。为什么可以通过降低维度呢？因为图像具有一种“静态性”...

index存储的是下标 vector<int>maxpooling(vector<int>num,intsize){vector<int>result;intlength=num.size();if(length<=0||length<size||size<...

fc：1.起到分类器的作用。对前层的特征进行一个加权和，（卷积层是将数据输入映射到隐层特征空间）将特征空间通过线性变换映射到样本标记空间（也就是label）　　2.1*1卷积等价于fc；跟原featuremap一样大小的卷积也等价于fc，也就是输入是一个5*3*3的featuremap，用一个3x3x5的卷积去计算就是...

1.pooling的反向传播:　https://blog.csdn.net/qq_21190081/article/details/72871704　pooling反向传播的原则:pooling的值和上一层对应的区域的loss(或者梯度)之和保持不变　meanpooling:把梯度平均分给4个值.如果4个位置都是这个值...

roi_pooling层先把ｒｐｎ生成的ｒｏｉ映射到特征提取层最后一层，然后再分成７＊７个ｂｉｎ进行池化下面是roi_pooling层的映射到特征提取层的代码，可以看到用的是ｒｏｕｎｄ函数，也就是说如果映射出来是小数，就需要四舍五入。 映射之后平均分成７＊７个ｂｉｎ也会出现小数的情况，ｈｓｔａｒｔ向下取整，ｈ...

roipooling是先进行roiprojection(即映射)然后再池化映射是把用来训练的图片的roi映射到最后一层特征层(即卷积层)。方法其实很简单，图片经过特征提取后，到最后一层卷积层时，真个图片是原始图片的1/16，你把roi的4个坐标都乘以1/16，也就变成了在这个卷积层上对应的坐标。这和我当时把1920x1...

maxpooling在不同的depth上是分开执行的，且不需要参数控制。也就是说，pooling之后，featuremap的维度不会改变 ...

原文地址：https://blog.csdn.net/CVSvsvsvsvs/article/details/90477062池化层作用机理我们以最简单的最常用的maxpooling最大池化层为例，对池化层作用机理进行探究。其他池化层的作用机理也大致适用这一机理，在这里就不加入讨论。图片和以下部分内容来自CS231n从...

1、使用文件原来的名字1234567891011121314151617a1.sources=r1 a1.sinks=k1 a1.sources.r1.type=spooldir .... a1.sources.r1.basenameHeader=true a1.sou...

欢迎转载，转载请注明：本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld。技术交流QQ群：433250724，欢迎对算法、技术感兴趣的同学加入。最近接下来几篇博文会回到神经网络结构的讨论上来，前面我在“深度学习方法（五）：卷积神经网络CNN经典模型整理Lenet，Alexnet，Googlenet，VG...

一直对FastRCNN中ROIPooling层不解，不同大小的窗口输入怎么样才能得到同样大小的窗口输出呢，今天看到一篇博文讲得挺好的，摘录一下，方便查找。在一般的CNN结构中，在卷积层后面通常连接着全连接。而全连接层的特征数是固定的，所以在网络输入的时候，会固定输入的大小(fixed-size)。但在现实中，我们的输入...