SPP在语义分割(SPP原本在目标检测领域中应用)中的应用,结合了空洞卷积可在不丢失分辨率(不进行下采样)的情况下扩大卷积核的感受野。DeepLab v3中应用, ASPP中四个卷积+一个池化,5个feature map拼接到一起,然后连接1*1卷积调整通道数。 DeepLab v3 和 DeepLab v3+中的改动如下: ...
1.3 ASPP结构(Atrous Spatial Pyramid Pooling) 可以认为是SPP在语义分割中的应用,结合了空洞卷积可在不丢失分辨率(不进行下采样)的情况下扩大卷积核的感受野。 回顾空洞卷积: Deep CNN 中普通卷积对于其他任务还有一些致命性的缺陷。较为著名的是 up-sampling 和 pooling layer 的设计。 主要问题有: Up-sampling /...
SPP(空间金字塔池化)是何恺明于2015年提出的方法，旨在解决两阶段算法中的问题。主要改进包括：解决CNN需要固定输入图像尺寸，避免精度损失；解决R-CNN对候选区域重复卷积计算，消除冗余计算。SPP通过构建层次金字塔结构实现非固定尺寸图像处理。在SPP的应用中，ASPP(空洞金字塔池化)引入了空洞卷积概念，能够在不...
1.3 ASPP结构(Atrous Spatial Pyramid Pooling) 可以认为是SPP在语义分割中的应用,结合了空洞卷积可在不丢失分辨率(不进行下采样)的情况下扩大卷积核的感受野。 回顾空洞卷积: Deep CNN 中普通卷积对于其他任务还有一些致命性的缺陷。较为著名的是 up-sampling 和 pooling layer 的设计。 主要问题有: Up-sampling /...