在fine-tune的时候SPP-net不像R-CNN一样,Spp-net不会更新spatial pyramid pooling layer之前的conv layer,所以这就限制了准确性。
SPPNet:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 金字塔池化层有如下的三个优点 第一:他可以解决输入图片大小不一造成的缺陷。 第二:由于把一个feature map从不同的角度进行特征提取,再聚合的特点,显示了算法的robust的特性。 第三:同时也在object recongtion增加了精度。其实...
SPPnet与R-CNN的不同点:R-CNN要对每个缩放后的region proposal计算卷积,而SPPnet只需要计算一次整幅图像的卷积,因此SPPnet的效率比R-CNN高得多 SPPnet明显的缺陷:与R-CNN一样,SPPnet的训练分为多个阶段,涉及到提取特征、微调网络、训练SVMs和最后的bounding-box regressors拟合;特征需要写入硬盘;另外,不像R-CNN,...
SPP-net(Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition) Abstract SPP-net提出了空间金字塔池化层来解决CNN只是输入固定尺寸的问题,因为单固定尺寸的输入会影响识别效果,并且对于多尺度图像的情况下鲁棒性不好。SPP-net很好的解决了以上问题,对于任意尺度图像都可以提取出固定维度的特征,...
只是在训练的时候用到多尺寸,测试时直接将SPPNet应用于任意尺寸的图像。 如果原图输入是224x224,对于conv5出来后的输出,是13x13x256的,可以理解成有256个这样的filter,每个filter对应一张13x13的reponse map。 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(...
SPPnet是目标检测领域不可忽略的一篇论文,中国人何恺明大神的作品,阅读起来感觉亲(简)切(单)多了。在我看来,SPPnet主要有两处亮点:1.它解决了深度卷积神经网络(CNNs)的输入必须要求固定图像尺寸(例如224*224)的限制。2.在目标检测领域它提高了提取特征的效率,速度相比R-CNN提升24-102倍。
TheSpatial Pyramid Pooling Layer 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...
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。
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...
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。 这个算法比R-CNN算法的速度快了n多倍。 在现有的CNN中,对于结构已经确定的网络,需要输入一张固定大小的图片,比如224*224等。这样对于我们希...