SPP-Net是一种可以不用考虑图像大小,输出图像固定长度的网络结构,并且可以做到在图像变形情况下表现稳定。在SPP-Net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(ImageNet)、32*32(LenNet)、96*96等。这样对于我们希望检测各种大小的图片的时候,需要经过resize、crop,或者warp等一系列操作,这都在一定...
五、SPP-NET缺点 selective search慢。 虽然用了spp,但还是会有几何上面的变形。 依然是2-stage 六、SPP-NET与R-CNN比较 spp-net把原图经过cnn,使用ss搜索选择找出候选框,映射到feature map找出特征框 选择性搜索选出2000个候选框,特征提取阶段,把整张检测图片一次性输入cnn,将候选框映射特征框,开头和结尾一样...
SPPNet在R-CNN的基础上提出了改进,通过候选区域和feature map的映射,配合SPP层的使用,从而达到了CNN层的共享计算,减少了运算时间, 后面的Fast R-CNN等也是受SPPNet的启发 缺点 训练依然过慢、效率低,特征需要写入磁盘(因为SVM的存在) 分阶段训练网络:选取候选区域、训练CNN、训练SVM、训练bbox回归器, SPP-Net在...
也就是说SPP-Net只进行了一次卷积操作,这也就是SPP-Net可以做到比R-CNN快很多倍的主要原因。 上图第一行,是一些分类网络固化图片尺寸的方法,剪切(容易丢失物体信息)、缩放(容易丢失物体位置信息); 第二行:R-CNN的操作流程,在卷积层之前固化图片尺寸;第三行:SPP-Net的操作流程,先提取特征然后经过spp。 在分析...
缺点 SPP-Net只解决了R-CNN卷积层计算共享的问题,但是依然存在着其他问题: 训练分为多个阶段,步骤繁琐: fine-tune+训练SVM+训练Bounding Box SPP-Net在fine-tune(微调)网络的时候固定了卷积层,只对全连接层进行微调,而对于一个新的任务,有必要对卷积层也进行fine-tune(微调)。(分类的模型提取的特征更注重高层语...
针对R-CNN存在的第二个缺点,SPPNet将候选区域的产生和利用CNN提取特征这两个步骤互换,即,仅使用一次CNN对整张图像进行特征提取,得到feature map,然后将候选区域映射到特征图上(候选区域是由Selective Search得到的相对于原图像的区域,将其映射到特征图上的某一区域),然后将基于特征图的候选区域输入SPP层,得到固定大...
四、SPP-Net缺点 SPP-Net只解决了R-CNN卷积层计算共享的问题,但是依然存在着其他问题: (1) 训练分为多个阶段,步骤繁琐: fine-tune+训练SVM+训练Bounding Box (2) SPP-Net在fine-tune网络的时候固定了卷积层,只对全连接层进行微调,而对于一个新的任务,有必要对卷积层也进行fine-tune。(分类的模型提取的特征...
SPPNet也有很明显的缺点: 分阶段训练网络:选取候选区域、训练CNN、训练SVM、训练bbox回归器. 特征需要写入磁盘 训练SVM,bbox回归时算法不能更新卷积层的参数,这会影响网络的精度 Fast RNN的改进 针对上述的问题,Fast R-CNN的想法是将整个模型分成两步: 第一步是选取候选区域; 第二步就是提出一个RoI层,整合了...
1.RCNN的缺点 CNN要求输入图片尺寸具有统一的尺寸 不同尺度和长宽比的区域被变换到相同大小 裁剪会导致信息丢失或引入过多背景),缩放会导致物体变形 2.SPPNet结构 应该是一目了然吧 3. 关于SPP的理解 由于论文中用的基础网络ZF-5中含有全连接层,这就要求全连接层输入的尺寸必须一致,如RCNN中将每个区域框送入...