1. 解释什么是空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling, SPP) 空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling, SPP)是一种在计算机视觉中常用的池化策略,用于解决卷积神经网络(CNN)在输入图像尺寸不固定时,难以生成固定长度特征向量的问题。SPP通过在不同的空间尺度上执行池化操作,将任意大小的特征图转换成固定长度的输出,从而...
我们看SPP的名字就是到了,是做池化操作,一般选择MAX Pooling,即对每一份进行最大池化。 我们看上图,通过SPP层,特征映射被转化成了16X256+4X256+1X256 = 21X256的矩阵,在送入全连接时可以扩展成一维矩阵,即1X10752,所以第一个全连接层的参数就可以设置成10752了,这样也就解决了输入数据大小任意的问题了。 ...
我们看SPP的名字就是到了,是做池化操作,一般选择MAX Pooling,即对每一份进行最大池化。 我们看上图,通过SPP层,特征映射被转化成了16X256+4X256+1X256 = 21X256的矩阵,在送入全连接时可以扩展成一维矩阵,即1X10752,所以第一个全连接层的参数就可以设置成10752了,这样也就解决了输入数据大小任意的问题了。 ...
输入不同尺寸的图片,经过卷积层会输出的不同大小的feature map.把最以后一次卷积后的池化层去掉,换成一个SPP去做最大池化操作(max pooling).如果最后一次卷积得到了k个feature map,也就是有k个filter,SPP有M个bin(M个不同维度的pyramid),那经过SPP得到的是一个kM维的向量.我的理解是,比如上图中第一个feature...
空间金字塔池化的思想来自于Spatial Pyramid Model,它一个pooling变成了多个scale的pooling。用不同大小池化窗口作用于卷积特征,我们可以得到1X1,2X2,4X4的池化结果,由于conv5中共有256个过滤器,所以得到1个256维的特征,4个256个特征,以及16个256维的特征,然后把这21个256维特征链接起来输入全连接层,通过这种方式把不...
SpatialPyramidPoolinginDeepConvolutionalNetworksforVisualRecognitioncrop& warp...NetworkswithSpatialPyramidpoolingTheSpatialPyramidPooling前面的卷积层可以接受任意大小的图片,然后输出不同大小的特征。 使用SPP Spatial Pyramid Pooling 简介SpatialPyramidPooling即空间金字塔池化,是大神何凯明与2014年在论文《SpatialPyramidPoolin...
SPP-Net 是出自2015年发表在IEEE上的论文-《Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition》。 该文章主要改进两点: 1. CNN需要固定输入图像的尺寸,导致不必要的精度损失 2. R-CNN对候选区域进行重复卷积计算,造成计算冗余 在此之前,所有的神经网络都是需要输入固定尺寸的图片,比如224...
二、SPP原理 更加具体的原理可查阅原论文:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 上图是原文中给出的示意图,需要从下往上看: 首先是输入层(input image),其大小可以是任意的 进行卷积运算,到最后一个卷积层(图中是\(conv_5\))输出得到该层的特征映射(feature maps),其...
3分钟理解Spatial Pyramid Pooling层 (SPP层) 直接使用SPPNet论文的原图,下面的变量均用上图中的表示,注意对应关系 不同size的图片(input image)经过’convolutional layers’后得到的feature map of conv5的size不同,ROI Pooling层的功能便是将不同size的feature map of conv5处理后得到相同长度的特征表示.(对应...
使用SPP的CNN Convolutional Layers and Feature Maps 作者使用上图意在说明保留原图片的尺寸对实验的特征提取和结果都很重要 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...