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下面是论文中遇到的池化方法的总结池化层是卷积神经网络中比较重要的一个层，他主要是为了降低与卷积层之间连接数所带来的计算负担。1、LpPooling它是以复杂细胞为模型的生物启发的池化过程。这个主要来源于论文[1]，并且通过实验证明他的效果比maxpooling效果好。
图结构池化|图结构池化顶会论文.Mark.十月的清晨和你都值得期待.25人赞同了该文章.ASAP:AdaptiveStructureAwarePoolingforLearningHierarchicalGraphRepresentations.作者：EkagraRanjan等作者单位:IndianInstituteofTechnology,Guwahati文章内容：我们知道图神经网络（GNN）能…
今天学习了图神经网络论文《ASAP:AdaptiveStructureAwarePoolingforLearningHierarchicalGraphRepresentations》提出的自适应结构感知池化方法(AdaptiveStructureAwarePooling,ASAP)，发表于AAAI，20…
StripPooling：RethinkingSpatialPoolingforSceneParsing条状池化:重新思考场景解析的空间池Code：源码地址Paper：论文地址目录一、摘要二、介绍2.1带状池化（Strippooling）2.2本文贡献三、方法3.1带状池化模块（StripPoolingModule/SPM）3.2混合
上图是一维的情况，有3种池化组合方法，如果是2维图片的话，那么（∆x，∆y）就会有9种取值情况（3*3）；如果我们在做图片分类的时候，在网络的某一个池化层加入了这种offset池化方法，然后把这9种池化结果分别送到后面的网络层，最后图片分类输出
声明本篇论文的英文名称为“Astripsteelsurfacedefectdetectionmethodbasedonattentionmechanismandmulti-scalemaxpooling”。由于英文名字太长，不能当做题目，所以特此声明一下，望各位UU们谅解。好了，废话不多说，咱直接进入主题。
而论文通过可视化发现，相对于其它池化操作，SoftPool能够很好的保留特征表达，算是最大池化和平均池化的折中。Spatio-temporalkernels论文提到，CNN网络可以扩展处理3D输入，SoftPool也可以进行对应的适配。假设输入的特征维度为C\timesH\times，
论文贡献：（1）提出了门混合结构：在最后一层之前，适应性地从N个分组模型中选择K个模型来生成最后的特征表示。（2）提出了带参数的二阶池化：在N个分组模型中使用了池化层，为了克服一阶GAP和二阶池化带来的局限性，提出了带参数的二阶池化。
博士毕业论文—《基于特征编码与池化的动作识别方法研究》摘要第1-6页Abstract第6-14页第1章绪论第14-41页1.1课题研究背景及意义第14-16页
论文标题：SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition...3.1.2多层次池化提升准确率表2（b）我们显示了使用单尺寸训练的结果。训练和测试尺寸都是224*224，这些网络中，卷积网络都和他们的基准网络有相同的...
下面是论文中遇到的池化方法的总结池化层是卷积神经网络中比较重要的一个层，他主要是为了降低与卷积层之间连接数所带来的计算负担。1、LpPooling它是以复杂细胞为模型的生物启发的池化过程。这个主要来源于论文[1]，并且通过实验证明他的效果比maxpooling效果好。
图结构池化|图结构池化顶会论文.Mark.十月的清晨和你都值得期待.25人赞同了该文章.ASAP:AdaptiveStructureAwarePoolingforLearningHierarchicalGraphRepresentations.作者：EkagraRanjan等作者单位:IndianInstituteofTechnology,Guwahati文章内容：我们知道图神经网络（GNN）能…
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上图是一维的情况，有3种池化组合方法，如果是2维图片的话，那么（∆x，∆y）就会有9种取值情况（3*3）；如果我们在做图片分类的时候，在网络的某一个池化层加入了这种offset池化方法，然后把这9种池化结果分别送到后面的网络层，最后图片分类输出
声明本篇论文的英文名称为“Astripsteelsurfacedefectdetectionmethodbasedonattentionmechanismandmulti-scalemaxpooling”。由于英文名字太长，不能当做题目，所以特此声明一下，望各位UU们谅解。好了，废话不多说，咱直接进入主题。
而论文通过可视化发现，相对于其它池化操作，SoftPool能够很好的保留特征表达，算是最大池化和平均池化的折中。Spatio-temporalkernels论文提到，CNN网络可以扩展处理3D输入，SoftPool也可以进行对应的适配。假设输入的特征维度为C\timesH\times，
论文贡献：（1）提出了门混合结构：在最后一层之前，适应性地从N个分组模型中选择K个模型来生成最后的特征表示。（2）提出了带参数的二阶池化：在N个分组模型中使用了池化层，为了克服一阶GAP和二阶池化带来的局限性，提出了带参数的二阶池化。
博士毕业论文—《基于特征编码与池化的动作识别方法研究》摘要第1-6页Abstract第6-14页第1章绪论第14-41页1.1课题研究背景及意义第14-16页
论文标题：SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognition...3.1.2多层次池化提升准确率表2（b）我们显示了使用单尺寸训练的结果。训练和测试尺寸都是224*224，这些网络中，卷积网络都和他们的基准网络有相同的...
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