SPP-net在物体检测上也表现突出。用SPP-net,我们只需要从整张图片计算一次特征图(feature map),然后对任意尺寸的区域(子图像)进行特征池化,以产生一个固定尺寸的表示(representation)用于训练检测器(detectors)。这个方法避免了反复计算卷积特征。在处理测试图像时,我们的方法在VOC2007数据集上,达到相同或更好的性能情...
【目标检测】物体检测6大算法RCNN、FastR-CNN、YOLO、SSD、SPPNet一口气全学完,从算法原理到项目实战,太详细了,新手入门必看!深度学习共计89条视频,包括:01_课程要求以及目标、02_项目演示结果、03_项目结构以及课程安排等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
1. SPP-Net和R-CNN框架区别 SPP-Net的作者是何凯明。我们从上期知道,R-CNN最大的瓶颈就是经过SS算法选出来的每一个候选区域都要经过一次CNN,如下图中上面的框架,输入是原始图片经过SS算法选取候选区域后,由于后面全连接层的限制,所以候选区域必须得先进行尺寸固定,固定到相同尺寸,才能输入到网络。也就是说,R-C...
SPP-Net在目标检测领域的应用主要体现在两个方面:一是作为特征提取器,与其他检测算法(如SVM、Adaboost等)结合使用;二是直接在SPP-Net的基础上构建目标检测器,如R-CNN系列算法。在这些应用中,SPP-Net都能够有效地处理不同尺寸的输入图像,提高了目标检测的准确性和效率。 结论与展望 SPP-Net作为一种创新的目标检测...
基于深度学习的目标检测算法可以分为两类:二阶算法(Two Stage)和一阶算法(One Stage) 二阶算法:先生成区域候选框,再通过卷积神经网络进行分类和回归修正。常见算法有 RCNN、SPPNet、Fast RCNN,Faster RCNN 和 RFCN 等。二阶算法检测结果更精确。 一阶算法:不生成候选框,直接在网络中提取特征来预测物体的分类和...
在深度学习目标检测领域,R-CNN算法以其开创性的贡献,奠定了该领域的基础。然而,R-CNN算法的一个明显短板在于其对固定输入尺寸的要求,这在一定程度上限制了算法的应用范围。为了突破这一瓶颈,研究者们提出了SPP-Net算法,它以其独特的共享卷积计算和空间金字塔池化技术,为解决固定输入尺寸问题提供了新的思路。 一、SP...
本文是使用深度学习进行目标检测系列的第二篇,主要介绍SPP-net:Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition,即空间金字塔池化网络,用以解决卷积神经网络中固定输入大小的问题。 一、算法动机及尝试解决的问题 1.传统的卷积神经网络的输入通常是一个固定大小(比如224x224224x224的图像,...
目标检测YOLO算法:v1v2v3v4v5v6v7v8v9v11全系列讲解 网络结构、改进细节、源码解读 迪哥有些愁 1661 0 【目标检测】物体检测6大算法RCNN、FastR-CNN、YOLO、SSD、SPPNet一口气全学完,从算法原理到项目实战,太详细了,新手入门必看!深度学习 OpenCV图像识别 652 1 零基础入门!一口气学完YOLO、SSD、FasterRCNN...
1、 SPPNet SPPNet提出了SPP层,主要改进了以下两个方面: 减少卷积计算 防止图片内容变形 图1 R-CNN与SPPNet 图1中第一行代表R-CNN的检测过程,第二行是SPPNet的。输入进R-CNN卷积层的图像必须固定大小,因此要进过crop/warp,这会使原图片变形。
在微调阶段,SPP-Net针对目标检测任务进行训练,使用标注的目标框和背景框作为训练样本,通过反向传播算法更新网络参数。在训练过程中,SPP-Net还采用了多种数据增强技术,如随机裁剪、翻转等,以提高模型的鲁棒性。 三、SPP-Net的实验结果 为了验证SPP-Net的性能,作者在PASCAL VOC等目标检测数据集上进行了实验。实验结果...