该文主要参考: [论文笔记]Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognitionsinb.github.io/Whatyouknowabout/spp-net-1/ 晓雷:SPPNet-引入空间金字塔池化改进RCNN212 赞同 · 32 评论文章
今天分享的学习笔记是CV(Computer Vision)领域中一篇论文,该论文由何凯明大神于2015年发表。何大牛在CV界几乎无人不知、无人不晓。 今天这篇论文的题目是《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》,接下来,我们一起学习一下。 【注意:这篇论文于2015年发表,比较早了,所以有...
在深度卷积神经网络领域，SPP-Net（Spatial Pyramid Pooling Network）是一个具有革命性意义的突破。这项技术最早在2015年发表于IEEE，论文标题为《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》。在介绍SPP-Net之前，我们先来看看传统神经网络处理图像的局限性。传统神经网络...
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...
1. 解释空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling, SPP)的基本概念 空间金字塔池化(SPP)是一种在深度卷积网络中用于处理输入图像尺寸可变性的技术。在传统的卷积神经网络中,全连接层(Fully Connected layers, FC)要求输入尺寸固定,这限制了网络处理不同大小输入图像的能力。SPP层通过在卷积层后添加一个空间金字塔结构来...
目标检测(二)SPPnet--Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognotion 作者:Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun 以前的CNNs都要求输入图像尺寸固定,这种硬性要求也许会降低识别任意尺寸图像的准确度。为避免这个问题,何凯明等人在该论文中提出了一种池化策略,“...
普遍的deep convolutional neural networks (CNNs)的输入需要固定大小,不管输入图像的sacle如何,都需要统一成固定的尺寸输入网络中。固定尺寸的方法常常采用crop或warp,如下图所示。crop常常不能包含整个图像的信息,warp常会导致图像形态扭曲,预定义的scale不能满足目标的scale变化(不同的目标的scale可能不同),这些做法...
[1]Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition [2]Scale-Invariant Convolutional Neural Networks [3]Global Average Pooling
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...
【CV论文笔记】Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition(SPPNet网络理解) 本文主要用于介绍何恺明大神于2015年提出的空间金字塔池化网络(SPPNet网络),该网络架构也可以当作是R-CNN加速改进版。本笔记主要为方便初学者快速入门,以及自我回顾。