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。 ...
pooling_top_vecs_[i]->push_back(pooling_outputs_[i]); // 获取金字塔每一层相关参数 LayerParameter pooling_param = GetPoolingParam(i, bottom_h_, bottom_w_, spp_param); pooling_layers_.push_back(shared_ptr<PoolingLayer<Dtype> > (newPoolingLayer<Dtype>(pooling_param))); pooling_layers_[i...
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... 你可能感兴趣的试题 问答题 5G专网产品分为 产品 A 尊享B 优享C 专享D 独享 答案:答案:A 解析: 5G专网产品分为尊享、优享、专享、独享四种类型。 手机看题 ...
针对不同大小的输入图像,在传统CNN网络中,需要首先将图像通过裁剪或者拉伸等变换转换到固定大小,通过分析,不同尺寸的输入主要是对全连接层有影响,SPP-Net中,在全连接层之前引入Spatial Pyramid Pooling Layer,可以将任意大小的输入转换成固定大小的输出。 参考文献 [1] He K, Zhang X, Ren S, et al. Spatial ...
在学习r-cnn系列时,一直看到SPP-net的身影,许多有疑问的地方在这篇论文里找到了答案。 论文:Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition 转自:http://blog.csdn.net/xzzppp/article/details/51377731 另可参考:http://zhangliliang.com/2014/09/13/paper-note-sppnet/ ...
小马哥CAC创建的收藏夹目标检测内容:空间金字塔池化 SPPnet Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks,如果您对当前收藏夹内容感兴趣点击“收藏”可转入个人收藏夹方便浏览
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。
SPP-net(Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition) Abstract SPP-net提出了空间金字塔池化层来解决CNN只是输入固定尺寸的问题,因为单固定尺寸的输入会影响识别效果,并且对于多尺度图像的情况下鲁棒性不好。SPP-net很好的解决了以上问题,对于任意尺度图像都可以提取出固定维度的特征,...
综上,SPP的提出就是为了解决CNN输入图像大小必须固定的问题,从而可以使得输入图像高宽比和大小任意。 二、SPP原理 更加具体的原理可查阅原论文:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 上图是原文中给出的示意图,需要从下往上看: ...
综上,SPP的提出就是为了解决CNN输入图像大小必须固定的问题,从而可以使得输入图像高宽比和大小任意。 二、SPP原理 更加具体的原理可查阅原论文:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 上图是原文中给出的示意图,需要从下往上看: ...