进行特征提取 这一步是和R-CNN最大的区别,用卷积神经网络进行特征提取,但是SPP-Net用的是金字塔池化提取特征。 这一步骤的具体操作如下: SSP-Net输入是:整张待检测的图片,进入CNN中,进行一次特征提取,得到feature maps,然后在feature maps中找到各个候选框的区域,再对各个候选框采用金字塔空间池化,提取出固定长度的...
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...
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...
在学习r-cnn系列时,一直看到SPP-net的身影,许多有疑问的地方在这篇论文里找到了答案。 论文:Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition 转自:http://blog.csdn.net/xzzppp/article/details/51377731 另可参考:http://zhangliliang.com/2014/09/13/paper-note-sppnet/ http://...
在学习r-cnn系列时,一直看到SPP-net的身影,许多有疑问的地方在这篇论文里找到了答案。 论文:Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition 另可参考:http://zhangliliang.com/2014/09/13/paper-note-sppnet/ http://sinb.github.io/Whatyouknowabout/spp-net-1/"> htt...
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...
这一步是和R-CNN最大的区别,用卷积神经网络进行特征提取,但是SPP-Net用的是金字塔池化提取特征。 这一步骤的具体操作如下: SSP-Net输入是:整张待检测的图片,进入CNN中,进行一次特征提取,得到feature maps,然后在feature maps中找到各个候选框的区域,再对各个候选框采用金字塔空间池化,提取出固定长度的特征向量。
这种预先设定的尺寸会降低在任意大小或尺度上图像的识别准确率。既然存在问题,那么就有解决方案。作者提出了SPP-net,spatial pyramid pooling的简称,中文翻译是:空间金字塔池化。SPP的主要目标是不管输入图像的大小或尺度,SPP都会生成一个固定长度的表示(representation)。
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。
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(...