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feature map的大小是(W, H),一...
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.(对应图...
第二:由于把一个feature map从不同的角度进行特征提取,再聚合。第三:同时也在object recongtion增加了精度。其实,是因为在卷积层的后面对每一张图片都进行了多方面的特征提取,他就可以提高任务的精度。 我们可以看到这里的spatital pyramid pooling layer就是把前......
而Kaiming He在这里提出了一个SPP(Spatial Pyramid Pooling)层能很好的解决这样的问题, 但SPP通常连接在最后一层卷基层。 SPP 显著特点 1) 不管输入尺寸是怎样,SPP 可以产生固定大小的输出 2) 使用多个窗口(pooling window) 3) SPP 可以使用同一图像不同尺寸(scale)作为输入, 得到同样长度的池化特征。 其它特点 ...
Spatial Pyramid Pooling 详解 问题抛出:卷积神经网络中,当输入不是固定size时,如何解决? 方案1:对输入进行resize,统一到同一大小。 方案2:取消全连接层,对最后的卷积层global average polling(GAP。 方案3:在第一个全连接层前,加入SPP layer。本文要介绍的。
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。paper主页:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/eccv14sppnet/index.html这个算法比R-CNN算法的速度快了n多倍。
SPP-Net在无法同时Tuning在SPP-Layer两边的卷积层和全连接层,很大程度上限制了深度CNN的效果; 在整个过程中,Proposal Region仍然很耗时 SPP的关键实现在于通过最后一层卷积层输出的feature map宽高和SPP目标输出的宽高计算spatial pyramid pooling层中不同分辨率的Bins对应的pooling window尺寸和其对应的pool stride ...
(fc)之间需要训练一个大小固定的二维数组,那么意味着我们特征resize的最晚期限至少可以拖延到pool5/conv5(如果没有poo5的话),这样可以得到的特征更完整一些,然后将这些大小不同的region proposal对应的feature maps输出到同一大小,何凯明大神在这里采用了spatial pyramid pooling(spp layer)完成这个工作,提高了对应的...
(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 map有16个bin,一共有256个feature map,每一个经过16个bin的max pooling得到16个数,那256个feature map就是16x256的向量了,第二个产生4x256维向量,SPP的bin大小可以选择多个,所以经过SPP还能产生4x256,1x256维...
综上,SPP的提出就是为了解决CNN输入图像大小必须固定的问题,从而可以使得输入图像高宽比和大小任意。 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: ...