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
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...
classSpatialPyramidPooling(nn.Module): def __init__(self, levels=[4,2,1]): super().__init__() self.pools=nn.ModuleList([ nn.AdaptiveMaxPool2d((level, level))forlevelinlevels ]) def forward(self, x): N, C, _, _=x.size() outputs= [pool(x).view(N, -1)forpoolinself.pools...
Kaiming He等人在2015年提出了Spatial Pyramid Pooling的概念[1],通过Spatial Pyramid Pooling操作后的CNN网络消除了对输入图像大小的限制,这样能够提升网络对图像的识别能力。 2. 算法原理 2.1. 固定大小的输入 在一般的CNN结构中,通常是由卷积层和全连接层组成的,卷积层中的Convolution和Pooling是采用的滑动窗口的方式...
Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition论文翻译,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
SPPNet论文翻译-空间金字塔池化Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 首发地址 原文:SPPNet论文翻译 译者:邓范鑫 我对物体检测的一篇重要著作SPPNet的论文的主要部分进行了翻译工作。SPPNet的初衷非常明晰,就是希望网络对输入的尺寸更加灵活,分析到卷积网络对尺寸并没有要求,固定...
在整个图像上提取特征,然后在特征图上提取window,在window上进行Spatial Pyramid Pooling。这种方法只需要计算一次耗时的卷积过程,比R-CNN高效;OverFeat在检测时也是在特征图上采用offet pooling和sliding window 的方式,和本文的方法类似,但是OverFeat需要固定的window尺寸,但是spp结构则不需要固定大小的window。
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...
如果需要小编其他论文翻译,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 前言 SPP-Net是出自2015年发表在IEEE上的论文-《Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition》。这篇是接着RCNN继续改进的。所以在学习这篇论文之前...