1樓：小菜鳥
網路最後feature map的大小是由網路整體的output_stride決定的，output_stride簡單來講就是網路對輸入降取樣的倍數，目前大多數網路整體降取樣的倍數（網路最後一層的output_stride）都是2^5 =32, 所以對於224的輸入，輸出就是224/32 =7了。當然，對於某些特殊的應用，比如輸入非常小的分類任務，沒必要採用224這麼大的輸入，這時候如果還是採用32的output_stride可能會不太適合，可以嘗試通過dilated convolution或者減少網路深度來控制網路的output_stride。這個視具體情況而定了。
2樓：YOLO
因為一般來講模型設計的時候都要基於現有模型的思路，既站在巨人的肩膀上。當然也可以自己從頭到尾設計乙個模型，但是大概率會比較難。
如果基於現有模型比如ResNet的話，那很可能就只是增加一些模組，這些模組大都是inplace的。就是輸出該模組之後不會對特徵的shape進行改變。
然後還有一些方法雖然會重新設計模型的架構，但是也會保留一些基本的思想。
山川異域 風月同天 為什麼不是日月同天 而是風月同天？
天青地白 山 川 二字，可以視為上半部分一樣，但底不一樣，山 字底部多一橫，川 字底部少一橫，所以叫做 異域 域者，邦也。從囗從戈，以守一。一，地也。風 月 二字，可以視為外部一樣，但內部不一樣，風 字內部是乙個，月 字內部是乙個二，所以叫做 同天 天者，顛也。至高無上，從 一 大。一點粗淺的理解，...
收到天脈聚源的面試邀約，不知道該不該去？
去年底失業了，然後年初又碰到這個鬼疫情，前幾個月就在網上找了一些公司崗位的面試流程，吸收大神們的通關經驗。就這樣5月份終於拿到了天脈聚源的offer，拿到offer卻不踏實，找了一些已經工作的學長學姐問，在網上查，最後選擇了入職並且剛開始實習。從略緊張到全身心投入現在的工作，覺得自己選對了。剛進入公...
法學博士畢業，法考已過，在普通大學當老師的同時做律師，可行性大嗎？
萬強 你好，根據你自身的情況下在學校裡當老師，是完全可以的，具體是在什麼學校裡當老師就要看你自身的條件了，比如我們律所裡有法學院院長出來做兼職律師的，也很不錯，但是也是從實習律師開做起，平日我很少在律所內見到他，除了周一團隊活動的時候。其次，大學老師做兼職律師，很好的將理論和實踐結合的好方法，對自身...