-- 6 运行时常量池 线程共享 存放编译期生成的各种字面量和符号引用。 内存不足时，抛出OutOfMemoryError(内存不足错误)。 属于“方法区”的一部分。...我们平时说的栈内存就是指这个栈。 一个线程中的方法可能还会调用其他方法，这样就会构成方法调用链，而且这个链可能会很长，而且每个线程都有方法处于执行状态。...，在分配的时候从列表中找到一块足够大的空间划分给对象实例，并更新列表上的记录，这种分配方式称为“空闲列表”（Free List）。...可以位于物理上不连续的空间，但是逻辑上要连续。...从内存回收的角度来看,由于现在收集器基本上都采用分代收集算法,所以对空间还可以细分为:新生代(年轻代),老年代(年老代).再细致一点,可以分为Eden空间,From Survivor空间, To Survivor
然而，单通道 RV 不可避免地缺乏足够的空间信息，无法确保最终生成的序列不会丢失场景信息。这种错误是由于单维处理而导致的噪声放大。因此，在主干网络设计中引入了序列金字塔池化。...这种方法本质上是将图像分成多个补丁，并合并位置编码将它们映射为序列。与此同时，一些研究选择使用四个不同的方向序列作为输入，沿垂直和水平轴收集像素信息，然后反转这些生成的序列以创建一个四元组序列。...处理后的序列发生均匀变化，同时保持了空间层次结构。 E. 改进的triplet损失与硬挖掘 通过设置重叠阈值来判断两个激光雷达扫描之间的相似性，从而计算重叠程度。...IV.实验结果 作者在三个公开数据集上评估了本模型的性能，结果表明，本方法在时间精度、复杂度和速度上优于其他最先进的方法。 表格I:在KITTI和Ford校园数据集上的闭环检测性能比较。...实验结果证明，即使只使用简单的信息输入，作者提出的OverlapMamba在三个公共数据集上的时间精度、复杂度和速度方面都可以优于其他最先进的算法，展现了其在LPR任务中的泛化能力以及在真实世界自动驾驶场景中的实用价值
注意这里使用的是重叠池化，即stride小于池化单元的边长。根据公式：(55+2*0-3)/2+1=27，每组得到的输出为27x27x48。...池化：使用3x3，stride=2的池化单元进行最大池化操作（max pooling）。注意这里使用的是重叠池化，即stride小于池化单元的边长。...注意这里使用的是重叠池化，即stride小于池化单元的边长。根据公式：(13+2*0-3)/2+1=6，每组得到的输出为6x6x128。...改变训练样本RGB通道的强度值，做法是对RGB空间做PCA（主成分分析），然后对主成分做一个（0, 0.1）的高斯扰动，也就是对颜色、光照作变换，结果使错误率又下降了1%。...避免了平均池化层的模糊化的效果，并且步长比池化的核的尺寸小，这样池化层的输出之间有重叠，提升了特征的丰富性。重叠池化可以避免过拟合，这个策略贡献了0.3%的Top-5错误率。
因此，我们可以通过池化或逐步卷积（即压缩空间分辨率）定期对特征图进行下采样以缓和计算压力。...上采样方法 我们可以用很多不一样的方法对特征图的分辨率上采样。池化操作通过汇总局部区域的单个值（平均池化或最大池化）下采样分辨率，「上池化」操作通过将单个值分配给更高的分辨率对分辨率进行上采样。 ?...通过转置运算进行上采样的 1D 的例子 对在输出特征映射图中产生重叠（如下图所示是步长为 2 的 3x3 卷积核）的卷积核尺寸而言，重叠值是简单的叠加。...还有一些架构将最后几个池化层替换为具有连续增大扩张率的扩张卷积，这样可以在防止空间细节的丢失的同时保持相同的感受野。然而，要用扩张卷积完全替换池化层，计算成本还是很高。...与此同时，Ronneberger 等人（U-Net 论文）提出了一种针对每个像素的损失加权的方案，这种方案使得在分割对象的边界处有更高的权重。
整体思路可以说相当简单，就是在原来的基础上增加了标签池化和目标框聚合操作，其实可以看作是tricks。...当前的anchor-free目标检测器将空间上落在ground truth标签边界框box的预定中心区域内的所有特征标记为正。...具体来说，在自上而下的anchor-free目标检测器中，当输入图像通过骨干网络中的特征提取器和FPN后，空间上落在ground truth框内的特征被标记为正值，而其他特征被标记为负值，当然在这两者中间还有一个...如果属于同一目标类别的两个检测重叠超过一定量（即交并比（IoU）> 0.6），则将它们视为对同一目标的投票，并且每个检测的得分相比于其他检测的分数增加k的（IoU-1.0）次方倍，其中K为常数。...图中显示的是实心框的最终得分（汇总后）。 值得注意的是，尽管推理中使用的预测池似乎与训练中使用的池不同，但实际上，它们是相同的过程。
年写的paper: 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf RCNN在2013年发表后，大佬在2014年提出了空间金字塔池化，性能和准确率都大幅提高，且在后面很多网络中都延续了这一思想...近来深度网络对图像分类，物体检测和其他识别任务，甚至很多非识别类任务上，都表现出了明显的性能提升。...SPP层对特征进行池化，并产生固定长度的输出，这个输出再喂给全连接层（或其他分类器）。...用于回归的特征也是conv5之后的池化后的特征。用于回归训练的是那些与标注窗口至少重叠50%的窗口。 4.2 检测结果 我们在Pascal VOC 2007数据集的检测任务上，评测了我们的方法。...我们建议使用空间金字塔池化层来训练深度网络。这种SPP-net在分类和检测任务上都表现出了出色的精度并显著加速了DNN为基础的检测任务。
从图中可以看到，具有ReLUs（实线）的四层卷积神经网络在CIFAR-10上epoch=5时就把训练错误率降到25%，比tanh（虚线）的等效网络快六倍左右。...将剩余的参数设置成确定的超参数n=5,k=2,alpha=10^-4,beta=0.75。 重叠池化 CNN中的池化层汇总了相同内核映射中相邻神经元组的输出。...通常通过相邻池化单元汇总使得邻近关系不重叠。准确地说，一个池化层可以被认为是由一个间隔为s个像素的池化单元组成的网格，每个都以池化单元的位置为中心的大小为z×z的邻域。...如果s=z，就是CNN中传统的局部池化；如果s<z，我们可以得到重叠池化，与s=2,z=2相比，令s=2,z=3可以使top-1,top-5分别下降0.4%和0.3%。...同时，在训练过程中可以发现，重叠池化较难产生过拟合。 整体结构 ? 减少过拟合 数据增广 减少过拟合图像数据的最简单、最常用的方法是使用标签保留转换。
作者单位：NAVER AI Lab 论文地址：https://arxiv.org/abs/2101.05022 github地址：https://github.com/naver-ai/relabel_imagenet...在ImageNet上最持久的标签错误类型之一便是错误的单一标签，指的是一个图像中存在多个类别而只有一个类别被注释的情况。这样的错误很普遍，因为ImageNet包含许多带有多个类的图像。...Shankar等人已经为错误的单一标签确定了3个子类别: 1)一幅图像包含多个对象类； 2)存在多个同义或分层的标签，包括其他的标签； 3)一幅图像固有的模糊性使得多个标签可能存在。...因此，通过只存储每个图像的前5个预测结果来节省存储空间，结果是10个 GB标签Map数据。这相当于在原始ImageNet数据之上仅增加10%的额外空间。...ReLabel整体的平均监督程度遵循对象存在的程度，特别是与对象区域重叠较小的情况(IoU<0.4)。
，也可能是指向一个代表对象的句柄或其他与此对象相关的位置）。...方法执行完毕后相应的栈帧也会出栈并释放内存空间，也会出现 StackOverFlowError 和 OutOfMemoryError 两种错误。...: GC Overhead Limit Exceeded ： 当 JVM 花太多时间执行垃圾回收并且只能回收很少的堆空间时，就会发生此错误。...java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space :假如在创建新的对象时, 堆内存中的空间不足以存放新创建的对象, 就会引发此错误。...不包含 1.7）的处理方式是在常量池中创建与此 String 内容相同的字符串，并返回常量池中创建的字符串的引用，JDK1.7 以及之后，字符串常量池被从方法区拿到了堆中，jvm 不会在常量池中创建该对象
近年来，基于深度网络的方法在图像分类目标检测、许多其他识别任务，甚至非识别任务的技术水平上都有了长足的进步。...在每个空间bin中，我们将每个滤波器的响应汇集在一起(在本文中，我们使用max池)。空间金字塔池的输出为kM维向量，桶数记为M (k为最后一个卷积层的滤波器数)。固定维向量是全连接层的输入。?...值得注意的是，多级池的增益不仅仅是由于更多的参数;而是因为多级池对对象变形和空间布局的变化具有鲁棒性。...top-1位的错误率都通过全视图表示得到了降低。这显示了维护完整内容的重要性。即使我们的网络只使用正方形图像进行训练，它也能很好地推广到其他纵横比。...我们最好的单网络在验证集上获得了9.14%的top-5错误，这正是我们提交给ILSVRC 2014的单模型条目。
最大/平均池化 最大池化就是选择图像区域中最大值作为该区域池化以后的值，反向传播的时候，梯度通过前向传播过程的最大值反向传播，其他位置梯度为0。...使用的时候，最大池化又分为重叠池化和非重叠池化，比如常见的stride=kernel size的情况属于非重叠池化，如果stride<kernel size 则属于重叠池化。...重叠池化相比于非重叠池化不仅可以提升预测精度，同时在一定程度上可以缓解过拟合。...实际上SPP就是多个空间池化的组合，对不同输出尺度采用不同的划窗大小和步长以确保输出尺度相同，同时能够融合金字塔提取出的多种尺度特征，能够提取更丰富的语义信息。...另外就是如果使用了SPP模块，就没有必要在SPP后继续使用其他空间注意力模块比如SK block，因为他们作用相似，可能会有一定冗余。
因此，我们可以通过池化或逐步卷积（即压缩空间分辨率）定期对特征图进行下采样以缓和计算压力。...池化操作通过汇总局部区域的单个值（平均池化或最大池化）下采样分辨率，「上池化」操作通过将单个值分配给更高的分辨率对分辨率进行上采样。 ?...作者还指出，因为「上采样路径增加了特征图空间分辨率，特征数量的线性增长对内存要求过高。」因此，只有密集块的输出在解码器模块中传递。 ?...图源：https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic 还有一些架构将最后几个池化层替换为具有连续增大扩张率的扩张卷积，这样可以在防止空间细节的丢失的同时保持相同的感受野...与此同时，Ronneberger 等人（U-Net 论文）提出了一种针对每个像素的损失加权的方案，这种方案使得在分割对象的边界处有更高的权重。
，也可能是指向一个代表对象的句柄或其他与此对象相关的位置）。...方法执行完毕后相应的栈帧也会出栈并释放内存空间，也会出现 StackOverFlowError 和 OutOfMemoryError 两种错误。...JDK1.8 ，hotspot 移除了永久代用元空间(Metaspace)取而代之, 这时候字符串常量池还在堆, 运行时常量池还在方法区, 只不过方法区的实现从永久代变成了元空间(Metaspace)...对象的访问方式由虚拟机实现而定，目前主流的访问方式有① 使用句柄和② 直接指针两种： 句柄： 如果使用句柄的话，那么 Java 堆中将会划分出一块内存来作为句柄池，reference 中存储的就是对象的句柄地址...，并可以缓存此范围之外的其他值。
实际上，Java虚拟机栈是由一个个栈帧组成，而每个栈帧中都拥有局部变量表、操作数栈、动态链接、方法出口信息） 局部变量表主要存放了编译器可知的各种数据类型（boolean、byte、char、short...、int、float、long、double）、对象引用（reference类型，它不同于对象本身，可能是一个指向对象起始地址的引用指针，也可能是指向一个代表对象的句柄或其他与此对象相关的位置）。 ...当栈调用深度大于JVM所允许的范围，会抛出StackOverflowError的错误，不过这个深度范围不是一个恒定的值，我们通过下面这段程序可以测试一下这个结果： ?...虚拟机栈除了上述错误外，还有另一种错误，那就是当申请不到空间时，会抛出 OutOfMemoryError。...JVM支持多个线程同时运行，每个线程都有自己的程序计数器。倘若当前执行的是 JVM 的方法，则该寄存器中保存当前执行指令的地址；倘若执行的是native 方法，则PC寄存器中为空。
因此，我们可以通过池化或逐步卷积（即压缩空间分辨率）定期对特征图进行下采样以缓和计算压力。...池化操作通过汇总局部区域的单个值（平均池化或最大池化）下采样分辨率，「上池化」操作通过将单个值分配给更高的分辨率对分辨率进行上采样。...作者还指出，因为「上采样路径增加了特征图空间分辨率，特征数量的线性增长对内存要求过高。」因此，只有密集块的输出在解码器模块中传递。...图源：https://github.com/vdumoulin/conv_arithmetic 还有一些架构将最后几个池化层替换为具有连续增大扩张率的扩张卷积，这样可以在防止空间细节的丢失的同时保持相同的感受野...与此同时，Ronneberger 等人（U-Net 论文）提出了一种针对每个像素的损失加权的方案，这种方案使得在分割对象的边界处有更高的权重。
前言 在2010年的ImageNet LSVRC-2010上，AlexNet在给包含有1000种类别的共120万张高分辨率图片的分类任务中，在测试集上的top-1和top-5错误率为37.5%和17.0%...关于LRN更详细的介绍可以参考-LRN 3.4 重叠池化（Overlapping Pooling） 重叠池化就是指相邻池化窗口之间有重叠部分，更确切地说，池化层可以看作是由间隔为 的池化单元的网格组成，...每个池化单元总结了以合并单元的位置为中心的大小为 的邻域，即池化单元大小为 ，步长为 ，当 时就是重叠池化，在AlexNet中 ，这样的设定使他们的top-1和top-5错误率分别降低了0.4%和0.3%...（和使用不重叠的池化 相比）。...其他层的偏置量初始化为0.
、long）、对象引用（reference，它不同于对象本身，可能是一个指向对象起始地址的引用指针，也可能是指向一个代表对象的句柄或者其它与此对象相关的位置）、returnAddress 类型 这些数据类型在局部变量表中的存储空间以局部变量槽...Java源文件编译成字节码文件时，所有的方法和变量都作为符号引用 （Symbilic Reference） 保存在Class文件的常量池中，当一个方法调用其他方法，需要将常量池中指向方法的符号引用转化为其在内存地址中的直接引用...错误，这是因为栈的内存大小可以动态扩展，如果虚拟机在动态扩展时却无法申请到足够的内存空间，则会抛出OutOfMemoryError的异常 综上所述：栈可能会出现两种错误 StackOverflowError...Java世界中几乎所有的对象都在堆中分配，但是随着JIT编译器的发展和逃逸分析技术的逐渐成熟，栈上分配、标量替换优化技术会导致一些微妙的变化，所有的对象都分配到栈上也没有那么绝对了。...heap space：假如在创建新对象时，堆的内存空间不足以存放该新对象时，就会发生次错误。
池化有用的原因我们在卷积神经网络学习路线（一）中讨论过，推文地址为：点这里，当时说池化层实际上真正起作用的地方在于他的非线性映射能力和可以保持一定量的平移不变性的能力。...具体来说，常见池化的方法有以下几种： 标准池化 重叠池化 空间金字塔池化 接下来我们就仔细介绍一下每种池化。 标准池化 通常包括最大池化(MaxPooling)和平均池化(Mean Pooling)。...在这里插入图片描述 重叠池化 操作和标准池化相同，但唯一不同地方在于滑动步长 image.png 小于池化核的尺寸 image.png ，可以想象到这样的话特征图中的某些区域会参与到多次特征提取工作，最后得到的特征表达能力更强...在这里插入图片描述 空间金字塔池化 这种池化是在进行多尺度训练的时候，第一次看到这种操作的时候是读目标检测算法之Fast RCNN算法的时候。...常用于多尺度训练和目标检测中的区域提议网络(Region Proposal Network)的兴趣区域(Region of Interest)提取。空间金字塔池化可以用下图表示： ?
此外，如果是在IIS中托管的CLR，线程池的限制很多，而且是CLR中所有的appdomain共享，容易出现意料不到的错误，推荐使用.NET新的异步模型TPL。 ...进程间相互独立，有自己的内存区域，可以认为是程序独立运行的基本单位。Windows在设计时，通过赋予每个进程独立的虚拟地址空间，确保一个进程不能访问另一个进程的代码，保证程序的健壮性。...插入一个节点，这也就是为什么ThreadAbortException这个特殊异常会在每个catch结尾处再次抛出的根源； 用户模式栈，存储传给方法的局部变量和实参，默认分配的空间为1MB，最大的部分...因为一旦某个线程占用了已有的资源，再使用Suspend（）使线程长期处于挂起状态，当在其他线程调用这些资源的时候就会引起死锁！所以在没有必要的情况下应该避免使用这两个方法。...因为在完成端口理想模型中，每个线程都可以从系统获得一个"原子"性的时间片，轮番运行并检查完成端口，线程的切换是额外的开销。在实际开发的时候，还要考虑这些线程是否牵涉到其他堵塞操作的情况。
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