例如,SPP在ImageNet 2012 分类任务上的实验,作者用了3种网络模型,如图所示: 同时,作者通过以下几个tricks提高了accuracy,这几个tricks分别是:multi-level pooling,multi-size training,full-image representation 以及 multi-view testing。 关于在VOC 2007 classification上的实验,请查看论文中的数据对比。 【个人观点:...
论文翻译与解读:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
二.空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling)实现原理 空间金字塔池化并非作者原创,它是一种词袋(Bag of Words,BoW)模型的拓展,该模型在计算机视觉领域已经是非常成功的方法了,它将图像切分成粗糙到精细各种级别,然后整合其中的局部特征。 image 论文中举例:把卷积操作之后的特征图(feature maps),以不同大小的块(池化...
fast R-CNN借鉴了SPPnet的共享卷积计算的优点,提出了一个ROI pooling而非SPP,但是ROI pooling与SPP不同,ROI pooling不是多尺度池化,他是一个固定输出的池化层,与SPP相同的是ROI pooling的pooling 参数也是根据输入feature map的大小计算出来的(因为不同候选区域的feature map大小不同)。 最后,做一个简单的总结,SPP...
【论文快读】Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
论文源址:https://arxiv.org/abs/1406.4729 tensorflow相关代码:https://github.com/peace195/sppnet 摘要 深度卷积网络需要输入固定尺寸大小的图片(224x224),这引入了大量的手工因素,同时,一定程度上,对于任意尺寸的图片或者子图会降低识别的准确率。SPP-net对于任意大小的图片,可以生成固定长度的特征表述。SPP-net...
总结 论文作者通过在FC层前面加上一个SPP pooling层,有效解决了ConvNet必须接受固定size的图片。并且只计算一次整张图的feature map,避免了大量的冗余计算。 缺点 SPP NET的缺点在于它的训练过程中,前面的CNN层的参数是不会变化的,用的还是R-CNN的参数。
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*224(Ima...
将两个全图视图(加上翻转)结合起来,可以进一步将top-5个错误降低到9.14%。在Overfeat论文中,视图也是从卷积特征图中提取的,而不是图像裁剪。但是,它们的视图不能有任意大小;相反,窗口是那些汇集的特性匹配所需维度的窗口。我们从经验上发现,这些受限窗口不如我们灵活的位置/大小窗口有益。
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...