如上图所示,从下往上看,这是一个传统的网络架构模型,5层卷积层,这里的卷积层叫做convolution和pooling层的联合体,统一叫做卷积层,后面跟随全连接层。我们这里需要处理的就是在网络的全连接层前面加一层金字塔pooling层解决输入图片大小不一的情况。我们可以看到这里的spatital pyramid pooling layer就是把前一卷积层的...
The Spatial Pyramid Pooling Layer SPP原理 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合并就会得到固定长度的输出), 这就是得到固定输出的秘密原因。 注: 文章中用的是AlexNet,conv5得到的feature map...
针对不同大小的输入图像,在传统CNN网络中,需要首先将图像通过裁剪或者拉伸等变换转换到固定大小,通过分析,不同尺寸的输入主要是对全连接层有影响,SPP-Net中,在全连接层之前引入Spatial Pyramid Pooling Layer,可以将任意大小的输入转换成固定大小的输出。 参考文献 [1] He K, Zhang X, Ren S, et al. Spatial ...
空间金字塔池化层(Spatial Pyramid Pooling Layer) 1. 基本概念 空间金字塔池化层(Spatial Pyramid Pooling Layer,简称SPP层)是一种特殊的池化层,它能够将任意大小的输入特征图转换成固定大小的输出特征向量。这一特性使得SPP层在计算机视觉任务中,特别是在卷积神经网络(CNN)中,能够处理不同尺寸和比例的输入图像。 2....
spp= SpatialPyramidPooling(levels=[4,2,1]) input= torch.randn(1,256,13,13) # 任意尺寸输入 output= spp(input) # 输出固定维度: (1,21*256) 代码的隐藏条件 代码隐式要求输入尺寸必须能被所有level整除,否则实际输出网格数会偏离预设level: ...
最后一句话说: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。 spp层之前的卷积层参数是可以更新可以不更新的吧,只是由于spp存在使得卷积层参数可以不更新就满足了需要,怎么说这一点是缺点,限制了准确性呢。想要提高准确性完全也可以...
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...
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...
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...
Spatial pyramid pooling (SPP) layers are combined with convolutional layers and partition an input image into divisions from finer to coarser levels, and aggregate local features in the divisions. A fixed-length output may be generated by the SPP layer(s) regardless of the input size. The ...