SPP:Spatial Pyramid Pooling(空间金字塔池化) SPP-Net是出自2015年发表在IEEE上的论文-《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》。 众所周知,CNN一般都含有卷积部分和全连接部分,其中,卷积层不需要固定尺寸的图像,而全连接层是需要固定大小的输入。所以当全连接层面对各种尺寸...
SPPNet的BP计算比较麻烦,效率比较低(在Fast R-CNN论文中有说明)。 与R-CNN一样,在物体检测任务中是一个multi-stage任务,要占用大量空间存储候选区域特征。 2. SPP Layer 2.1. 基本概念 为什么流行的模型中,需要固定输入图片的尺寸? 因为全连接层的输入尺寸必须固定。 输入尺寸(长和宽)对卷积操作(包括Conv和...
SPP-Net是出自2015年发表在IEEE上的论文-《Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition》,这篇论文解决之前深度神经网络的一个大难题,即输入数据的维度一定要固定,SPP-Net网络架构在目标分类,目标检测方面取得了很好的成绩,那它到底有什么技巧,有什么新的创新思维呢?本文只用最简单地...
先前我们提到过,每个filter会得到一个feature map,SPP的输入则是卷积后的这些feature map,每次将一个feature map在不同尺度下进行分割,尺度L将图片分割为2^L^个小格子(其实格子数也可以自己定,不一定要分成2^L^个),L为0代表全图;对每个小格子的做pooling,论文中是max pooling, 实际中也可以用其他,这里不像SPM...
一、论文背景 本论文由何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑共同完成，2015年发表于IEEE-TPAMI，对整个计算机视觉领域产生了重要影响。二、研究动机 SPPNet的动机主要集中在两个方面：1、卷积神经网络的全连接层需固定输入尺寸，而Selective search生成的候选区域尺寸不一，无法直接输入实现特征提取。RCNN通过区域裁剪...
SPPNet论文翻译 《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》 Kaiming He 摘要: 当前深度卷积神经网络(CNNs)都需要输入的图像尺寸固定(比如224×224)。这种人为的需要导致面对任意尺寸和比例的图像或子图像时降低识别的精度(因为要经过crop/warp)。本文给网络配上一个叫做“空间...
时隔这么久终于考完试放假了,现在终于有时间开始研究spp net的相关内容了,看了几篇网上的博客,发现看完之后还是不是很懂,于是乎下载了spp net的原始论文《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Rec
SPP-Net的第一作者也是何凯明,原论文《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》。用于分类和检测任务,在ImageNet数据集ILSVRC2014竞赛上,检测任务获得第二名、分类任务第三名。 Abstract Existing deep convolutional neural networks (CNNs) require a fixed-size (e.g., 224...
论文阅读: SPPNet Introduction R-CNN中,通过在原图先抠取出很多的像素块,再分别单独进行特征抽取的方式来一个个生成proposal,很低效: SPPNet则改成了直接先对整张图片进行特征抽取。再在这一大张feature map上,接上一个SPP layer: 和R-CNN一样,SPPNet的输入也包括两部分:...
我对物体检测的一篇重要著作SPPNet的论文的主要部分进行了翻译工作。SPPNet的初衷非常明晰，就是希望网络对输入的尺寸更加灵活，分析到卷积网络对尺寸并没有要求，固定尺寸的要求完全来源于全连接层部分，因而借助空间金字塔池化的方法来衔接两者，SPPNet在检测领域的重要贡献是避免了R-CNN的变形、重复计算等问题，在效果...