平均池化(Adaptive Average Pooling):取窗口内的平均值作为输出。 常见的自适应池化层类型 二维自适应池化层(2D Adaptive Pooling Layer): 最常用的类型,用于处理图像数据。 在PyTorch 中,可以使用 nn.AdaptiveMaxPool2d 和 nn.AdaptiveAvgPool2d 来实现。 一维自适应池化层(1D Adaptive Pooling Layer): 用于处理序...
二、PyTorch中的池化层 PyTorch中提供了多种池化层,如最大池化(MaxPooling)、平均池化(AveragePooling)、自适应池化(AdaptivePooling)等。下面我们将分别介绍这些池化层。 最大池化(MaxPooling) 最大池化是在每个池化窗口内选取最大值作为输出。PyTorch中的MaxPool2d函数可以实现最大池化操作。下面是一个使用MaxPool2d...
torch.nn.AdaptiveMaxPool3d(output_size) 自适应平均池化Adaptive Average Pooling: torch.nn.AdaptiveAvgPool1d(output_size) torch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size) torch.nn.AdaptiveAvgPool3d(output_size) 具体可见官方文档。 官方给出的例子:>>># target output size of 5x7>>> m = nn.AdaptiveMaxPoo...
AdaptiveAveragePooling的源码内容。 故,我认为,自适应池化层和非自适应池化层有三点主要区别: AdaptivePooling的核的大小和步长是函数自己计算的,不需要人为设定;而General Pooling需要指定核的大小和步长。 AdaptivePooling的核是可变大小的,且步长也是动态的;而General Pooling是固定核的大小和步长的。 AdaptivePooling的...
com/pytorch/pytorch/blob/51861cc9b19d9c483598e39932661822a826d3a2/aten/src/ATen/native/Adaptive...
多数的前向推理框架不支持AdaptivePooing操作,此时需要将AdaptivePooing操作转换为普通的Pooling操作。AdaptivePooling与Max/AvgPooling相互转换提供了一种转换方法,但我在Pytorch1.6中的测试结果是错误的。通过查看Pytorch源码(pytorch-master\aten\src\ATen\native\AdaptiveAveragePooling.cpp)我找出了正确的转换方式。
pool_out=average_pool(image_out) 1. 2. 自适应平均值池化层 自适应池化Adaptive Pooling与标准的Max/AvgPooling区别在于,自适应池化Adaptive Pooling会根据输入的参数来控制输出output_size,而标准的Max/AvgPooling是通过kernel_size,stride与padding来计算output_size。
CLASStorch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)[SOURCE] Applies a 2D adaptive average pooling over an input signal composed of several input planes. The output is of size H x W, for any input size. The number of output features is equal to the number of input planes. ...
具体如下: AdaptiveAvgPool2d CLASStorch.nn.AdaptiveAvgPool2d(output_size)[SOURCE] Applies a 2D adaptive average pooling over an input signal composed of several input planes. The output is of size H x W, for any input size. The number of output features is equal to the nu...
简介 自适应池化Adaptive Pooling是PyTorch含有的一种池化层,在PyTorch的中有六种形式: 自适应最大池化Adaptive Max Pooling: torch.nn.AdaptiveMaxPool1d(output_size) torch.nn.AdaptiveMaxPool2d(output_size) torch.nn.AdaptiveMaxPool3d(output_size) 自适应平均池化Adaptive Average Pooling: torch.nn.AdaptiveAvg...