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, SPP)是一种在计算机视觉中常用的池化策略,用于解决卷积神经网络(CNN)在输入图像尺寸不固定时,难以生成固定长度特征向量的问题。SPP通过在不同的空间尺度上执行池化操作,将任意大小的特征图转换成固定长度的输出,从而提高了CNN对图像尺度变化的鲁棒性。 2. 描述空间金字塔池化的...
空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling,SPP) 一、为什么需要SPP 卷积神经网络(CNN)是由卷积层和全连接层组成,其中卷积层对于输入数据的大小并没有要求,唯一对数据大小有要求的则是第一个全连接层,因此基本上所有的CNN都要求输入数据固定大小,例如著名的VGG模型则要求输入数据大小是(224*224) 固定输入数据大小有两...
复制 #coding=utf-8importmathimporttorchimporttorch.nn.functionalasF# 构建SPP层(空间金字塔池化层)classSPPLayer(torch.nn.Module):def__init__(self,num_levels,pool_type='max_pool'):super(SPPLayer,self).__init__()self.num_levels=num_levels self.pool_type=pool_type defforward(self,x):num,c...
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: 通过窗口大小为 ,步长为 ...
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
也就是说在以后的文献中,一般空间金子塔池化层,都是放在卷积层到全连接层之间的一个网络层。 CNN一般结构和SPP结构 SPP 显著特点 1) 不管输入尺寸是怎样,SPP 可以产生固定大小的输出 2) 使用多个窗口(pooling window) 3) SPP 可以使用同一图像不同尺寸(scale)作为输入, 得到同样长度的池化特征。
那么将特征映射分成若干等分是做什么用的呢? 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...
这一步是和R-CNN最大的区别,用卷积神经网络进行特征提取,但是SPP-Net用的是金字塔池化提取特征。 这一步骤的具体操作如下: SSP-Net输入是:整张待检测的图片,进入CNN中,进行一次特征提取,得到feature maps,然后在feature maps中找到各个候选框的区域,再对各个候选框采用金字塔空间池化,提取出固定长度的特征向量。