Spatial Pyramid Pooling Fast (SPPF) 解析 1. 空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling, SPP)的基本概念 空间金字塔池化(SPP)是一种网络层,主要用于解决卷积神经网络(CNN)中固定大小输入的限制。在标准的CNN中,网络的输入图像通常需要被调整到固定的尺寸,这可能导致信息的丢失或畸变。SPP层通过对不同区域进行池化操...
整个SPP-net网络结构如下,在卷积层后跟一个spatial pyramid pooling layer,形成一个固定长度的feature vector后再输入全连接层。比如任意大小的原始图像在经过卷积层后生成feature maps,假设最后一个卷积层是conv5,使用了256个filters,生成的feature maps就是(W, H, 256)的大小,每层feature map的大小是(W, H),一...
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。 我们接下来用一个例子来弄懂这张图 Single-size network 我...
如果像上图那样将reponse map分成4x4 2x2 1x1三张子图,做max pooling后,出来的特征就是固定长度的(16+4+1)x256那么多的维度了。 如果原图的输入不是224x224,出来的特征依然是(16+4+1)x256 直觉地说,可以理解成将原来固定大小为(3x3)窗口的pool5改成了自适应窗口大小,窗口的大小和reponse map成比例,保证...
文中未提,个人认为主要还是Fast R-CNN中提出的SPPnet在反向传播微调卷积层时候的低效问题吧,第二个就是SPPnet用于目标检测时同样的还是与R-CNN类似的使用了多段的系统,即SPPnet用来提取特征,而分类则是使用SVM。 下面我们来简单介绍下本文提出的空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling),以下简称SPP。
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...
Spatial Pyramid Pooling (SPP) 解决了图像尺寸不一致导致的固定尺寸输入问题。在 R-CNN 网络中，为了解决输入图像尺寸固定的问题，通常采用裁剪或变形操作。然而，这两种方式可能会导致识别精度降低。SPP 通过在卷积层后增加一个 SPP 层解决尺寸问题，并通过先计算特征图，实现每个区域特征共享，节约计算...
这种预先设定的尺寸会降低在任意大小或尺度上图像的识别准确率。既然存在问题,那么就有解决方案。作者提出了SPP-net,spatial pyramid pooling的简称,中文翻译是:空间金字塔池化。SPP的主要目标是不管输入图像的大小或尺度,SPP都会生成一个固定长度的表示(representation)。
SPP（SpatialPyramidPooling）详解 ⼀直对Fast RCNN中ROI Pooling层不解，不同⼤⼩的窗⼝输⼊怎么样才能得到同样⼤⼩的窗⼝输出呢，今天看到⼀篇博⽂讲得挺好的，摘录⼀下，⽅便查找。Introduction 在⼀般的CNN结构中，在卷积层后⾯通常连接着全连接。⽽全连接层的特征数是固定的，所以在...
我们可以看到这里的spatital pyramid pooling layer就是把前一卷积层的feature maps的每一个图片上进行了3个卷积操作。最右边的就是原图像,中间的是把图像分成大小是4的特征图,最右边的就是把图像分成大小是16的特征图。那么每一个feature map就会变成16+4+1=21个feature maps。我们即将从这21个块中,每个块提取...