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) 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...
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...
#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,h,w...
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...
空间金字塔池化网络(Spatial Pyramid Pooling Network,简称SPPNet)是一种深度学习网络结构,旨在解决传统卷积神经网络(CNN)对输入图像尺寸严格要求的问题。以下是关于SPPNet的详细解释: 1. 基本概念 空间金字塔池化网络通过引入空间金字塔池化层(SPP Layer),使得网络能够处理任意尺寸的输入图像,并输出固定长度的特征向量。这...
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 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...
Network (1)SpatialPyramidPooling是金字塔池化。应用在SPP-Net及Faster RCNN中,对不同的feature,转化成大小一致的featuremap。在Fast-Rcnn中ROIpooling== SPP。 (2)FeaturePyramidNetwork 多通道网络金字塔结构。出自于FPN Spatial Pyramid Pooling 简介SpatialPyramidPooling即空间金字塔池化,是大神何凯明与2014年在论文《...
空间金字塔池化(spatial pyramid pooling)的网络结构如下图所示,SPP的详细结构如下图黑色方框部分所示。从图中可以看出,输入图像经过多个卷积层后,将最后一个卷积层(即第5个卷积层)得到的feature map(任意大小,说明输入图像可以是任意的scale)输入SPP层变成固定长度的特征向量,然后再将固定长度的特征向量输入到全连接层...
在这项工作中,我们为网络配备了另一种池化策略,“空间金字塔池”,以消除上述要求。这种新的网络结构称为SPP-net,可以生成固定长度的表示,而不受图像大小/比例的影响。金字塔池对物体变形也有很强的鲁棒性。基于这些优点,SPP-net一般应改进所有基于cnn的图像分类方法。在ImageNet 2012数据集中,我们证明了SPP-net...