引言 手机扫的图像二维码，本质上翻译出来就是一长串数字。 若把商家手机的“蓝牙设备名称”改一改，也用一长串数字来表达，数字中蕴含一个动态唯一ID，那我在这家店消费后，我的...
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@yanghedada 谢啦，兄弟
tensorflow的金字塔池化SPP_pool_layer：代码实现
空间金字塔池化 空间金字塔池化，使得任意大小的特征图都能够转换成固定大小的特征向量，这就是空间金字塔池化的意义（多尺度特征提取出固定大小的特征向量），送入全连接层。 首先是输...
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@yanghedada 就是说16，4，1是例子，其实这个LEVEL是可以自行设置的，并不一定需要是由l= l+1来控制，例如可以设置不同的L，来控制核的大小，这样理解没问题吧？
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@yanghedada ksize = [1, np.ceil(shape[1]/ l + 1).astype(np.int32), np.ceil(shape[2] / l + 1).astype(np.int32), 1] 兄弟，这里[1,np.ceil(shape[1]/l+1),np.ceil(shape[2] / l + 1),1] 不就是核的尺寸吗，然后下面一行是步长，中间np.ceil(shape[1]/l+1),np.ceil(shape[2] / l + 1) 就是池化核的高和宽，这个高和宽是由Level 计算的来的，然后，Level又是根据循环递加的，l = l + 1，那池化层的每一个核的大小就是递减的，步长递加，所以核的尺寸就不能控制了，这个逻辑对吧？但是，论文上这个池化层的16，4，1 是怎么来的，我就看不懂了。感谢兄弟指教一下！
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兄弟，为什么这个卷积核（或者池化核）的大小是由L控制的（顺序的，2，3，4，5） ，也就是说不能设定具体的卷积核大小吗?这个LEVEL 这里你是怎么想的？
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