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...
R-CNN和SPP-Net缺点: 1.R-CNN和SPP-Net的训练过程类似,分多个阶段进行,实现过程较复杂。这两种方法首先选用Selective Search方法提取proposals,然后用CNN实现特征提取,最后基于SVMs算法训练分类器,在此基础上还可以进一步学习检测目标的boulding box。 2.R-CNN和SPP-Net的时间成本和空间代价较高。SPP-Net在特征提取...
在对提取的特征进行Spatial Pyramid Pooling,最后用SVM进行分类。 SPPnet的缺点: 当每个训练样本来自不同的图像时,通过SPP层的反向传播是非常低效的。这直接导致SPP-net无法更新SPP层以下的权重,并且微调只在全连接层上工作,导致精度提高有限。 FastRCNN回顾: Fast-RCNN Fast-RCNN的主要目标是通过提取特征并使用单一...
重复使用同一个CNN对2000个候选区域进行特征提取,这个过程会存在大量的重复计算,既造成计算冗余,又影响目标检测速度。 针对R-CNN存在的第一个缺点,SPPNet提出了著名的空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling,SPP),实现了将任意大小的输入转化成固定大小的输出。有了SPP,一来我们无需对任意大小的候选区域进行其他操作,...
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...
针对R-CNN对所有候选区域分别提取特征的缺点,SPP-Net一次性对整张图片做卷积操作提取特征。 SPP-Net只对原图进行一次卷积得到整张图的feature map,然后找到每个候选框在feature map上的映射patch,将此patch作为每个候选框的卷积特征输入到SPP layer和之后的层。
缺点: 1、训练阶段多 步骤繁琐 2、训练好事 3、处理速度慢 4、图片形状变化 要经过crop/warp进行固定大小,无法保证图片不变形 SPPNet和RCNN的区别 RCNN 1、RCNN让每个候选区域经过crop/wrap等操作变换成固定大小的图像 2、固定大小的图像塞给CNN传给后面的层做训练回归分类操作 ...
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...
2、 SPPNet总结 来看下SPPNet的完整结构 优点 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) ...