在[1]中提出了Spatial Pyramid Pooling层的概念,其过程如上图所示。 2.2. Spatial Pyramid Pooling Layer 为了应对不同大小的输入问题,在CNN网络的卷积层和全连接之间增加一个空间池化层(Spatial Pyramid Pooling Layer),对于每一特征图,采用不同尺度的Pooling操作,对于一般性的max-pooling操作如下图所示: 通过窗口大...
我们看SPP的名字就是到了,是做池化操作,一般选择MAX Pooling,即对每一份进行最大池化。 我们看上图,通过SPP层,特征映射被转化成了16X256+4X256+1X256 = 21X256的矩阵,在送入全连接时可以扩展成一维矩阵,即1X10752,所以第一个全连接层的参数就可以设置成10752了,这样也就解决了输入数据大小任意的问题了。 ...
空间金字塔池化Spatial Pyramid Pooling 1. 概述 通常在卷积神经网络CNN中主要是由卷积层(包括Convolution和Pooling两部分组成)和全连接层组成,对于任意一张大小的图片,通常需要通过裁剪或者拉伸变形的方式将其转换成固定大小的图片,这样会影响到对图片的识别。Kaiming He等人在2015年提出了Spatial Pyramid Pooling的概念[1...
The Spatial Pyramid Pooling Layer SPP原理 为什么会得固定大小的输出? 注意我们上面曾提到使用多个窗口(pooling窗口,上图中蓝色,青绿,银灰的窗口, 然后对feature maps 进行pooling,将分别得到的结果进行合并就会得到固定长度的输出), 这就是得到固定输出的秘密原因。 注: 文章中用的是AlexNet,conv5得到的feature map...
空间金字塔池化的思想来自于Spatial Pyramid Model,它一个pooling变成了多个scale的pooling。用不同大小池化窗口作用于卷积特征,我们可以得到1X1,2X2,4X4的池化结果,由于conv5中共有256个过滤器,所以得到1个256维的特征,4个256个特征,以及16个256维的特征,然后把这21个256维特征链接起来输入全连接层,通过这种方式把不...
基于空间金字塔池化的卷积神经网络物体检测 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187655 作者:hjimce 一、相关理论 本篇博文主要讲解大神何凯明2014年的paper:《Spatial Pyramid Pooling in D
SPP空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling) 空间金字塔池化 空间金字塔池化层简介: 在对图片进行卷积操作的时候,卷积核的大小是不会发生变化的额,反向调节的权重仅仅是数值会发生变化。但是,但是,但是,输入的图片的大小你是否可以控制呢?哈哈,我们的输入图片大小是会发生变化的,这里图片大小的变化并不会在卷积操作和...
空间金字塔池化 Spatial Pyramid Pooling SPP 层的作用是什么 A 统一输入层的大小 尺寸 形状 B 降低计算复杂度 C 提高分类精度 D 增强特征的表达能 答案:答案:A 解析: 空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling,SPP)层的作用是统一输入层... 点击查看完整答案手机看题 你可能感兴趣的试题 问答题 5G专网产品分为...
重叠池化则引入了窗口间的重叠区域，论文中显示，它在某些情况下能提升模型性能。空间金字塔池化(SPP)则进一步扩展了池化尺度，使得CNN能处理不同尺度的图像，避免信息丢失，增强了模型的灵活性。它通过多个不同大小的池化窗口，如1X1、2X2、4X4，获取多尺度信息，使得CNN不再受限于输入图像尺寸。当处理不...
我们可以看到这里的spatital pyramid pooling layer就是把前一卷积层的feature maps的每一个图片上进行了3个卷积操作。最右边的就是原图像,中间的是把图像分成大小是4的特征图,最右边的就是把图像分成大小是16的特征图。那么每一个feature map就会变成16+4+1=21个feature maps。我们即将从这21个块中,每个块提取...