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...
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...
是出自2015年发表在IEEE上的论文-《Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition》。 该文章主要改进两点: 1. CNN需要固定输入图像的尺寸,导致不必要的精度损失 2. R-CNN对候选区域进行重复卷积计算,造成计算冗余 在此之前,所有的神经网络都是需要输入固定尺寸的图片,比如224*224(Ima...
self.pool_type=pool_type defforward(self,x):num,c,h,w=x.size()# num:样本数量 c:通道数 h:高 w:宽foriinrange(self.num_levels):level=i+1kernel_size=(math.ceil(h/level),math.ceil(w/level))stride=(math.ceil(h/level),math.ceil(w/level))pooling=(math.floor((kernel_size[0]*lev...
3. 空金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling)[3] 空间金字塔池化可以把任何尺度的图像的卷积特征转化成相同维度,这不仅可以让CNN处理任意尺度的图像,还能避免cropping和warping操作,导致一些信息的丢失,具有非常重要的意义。 一般的CNN都需要输入图像的大小是固定的,这是因为全连接层的输入需要固定输入维度,但在卷积操作是...
本篇博文主要讲解大神何凯明2014年的paper:《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》,这篇paper主要的创新点在于提出了空间金字塔池化。paper主页:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/eccv14sppnet/index.html这个算法比R-CNN算法的速度快了n多倍。
The Spatial Pyramid Pooling Layer 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。
一、Spatial Pyramid Pooling 卷积层是可以接受任意尺寸的输入图像,并且随之输出不同尺寸,而需要固定尺寸输入的是全连接层。因此可以在卷积层与全连接层之间加上一层spatial pyramid pooling layer. spatial pyramid pooling layer 上图中的卷积层的卷积核数量为256,SPP层中的三个池化层的核的尺寸分别为 ...
二.空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling)实现原理 空间金字塔池化并非作者原创,它是一种词袋(Bag of Words,BoW)模型的拓展,该模型在计算机视觉领域已经是非常成功的方法了,它将图像切分成粗糙到精细各种级别,然后整合其中的局部特征。 image 论文中举例:把卷积操作之后的特征图(feature maps),以不同大小的块(池化...
本篇博文主要讲解大神何凯明2014年的paper:《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》,这篇paper主要的创新点在于提出了空间金字塔池化。paper主页:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/eccv14sppnet/index.html 这个算法比R-CNN算法的速度快了n多倍。