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。 ...
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。 ...
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。 ...
空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling, SPP)原理和代码实现(Pytorch):cnblogs.com/marsggbo/p/ Trainingthe Network SPP-net可以用标准的back-propagation来训练,而且输入图像的尺寸可以不也一样。但是实践中,GPU的实现更适合使用固定尺寸的输入图像。 Single-size training 首先使用固定尺寸的图像来训练网络。做法是从...
Spatial Pyramid Pooling 现有的深度卷积神经网络(CNNs)需要一个固定大小的(例如,224×224)的输入图像。这个要求是“人工的”,可能会降低对任意大小/尺度的图像或子图像的识别精度。在这项工作中,我们为网络配备了另一种池化策略,即“空间金字塔池化”,以消除上述需求。新的网络结构,称为SPP-net,可以生成一个固定...
实现的代码如下: # Spatial Pyramid Pooling block # https://arxiv.org/abs/1406.4729 def spatial_pyramid_pool(previous_conv, num_sample, previous_conv_size, out_pool_size): """ previous_conv: a tensor vector of previous convolution layer ...
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...
1. 什么是ASPP(Atrous Spatial Pyramid Pooling)? ASPP,即空洞空间金字塔池化,是一种用于提取多尺度特征的深度学习技术。它主要用于语义分割等计算机视觉任务中,通过不同膨胀率的空洞卷积来获取不同感受野的特征,进而增强模型的表达能力。 2. ASPP的工作原理 ASPP的工作原理基于空洞卷积(Atrous/Dilated Convolution),...
我们先明确一点,SPPNet中紧跟在卷积层后的空间金字塔池化层(spatial pyramid pooling)的输入是不固定的,但是输出是固定的。之所以输出是固定的,是因为,其后面仍然是需要接FC层去做下游任务的,因此,空间金字塔池化层就是一个对特征图中的特征进一步整合处理的过程。
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。