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...
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)。 在Introduction部分,作者总结了SPP的三大非常好的特性,分别是: ① SPP不受输入image大小或尺度的限制,都会生成固定...
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...
后来的Fast RCNN网络即借鉴了SPP的思想。 其中的ROI Pool... 查看原文 SPP-net中的spatial pyramid pooling structure 简而言之,即是将任意尺寸的feature map分别切分成16、4、1份,再对每一份进行池化操作,将池化后的结果拼接得到固定长度的特征向量(图中的256为filter的个数),送入全连接层进行...CNN对输入...