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...
The Spatial Pyramid Pooling Layer 为什么会得固定大小的输出? 注意我们上面曾提到使用多个窗口(pooling窗口,上图中蓝色,青绿,银灰的窗口, 然后对feature maps 进行pooling,将分别得到的结果进行合并就会得到固定长度的输出), 这就是得到固定输出的秘密原因。 我们接下来用一个例子来弄懂这张图 Single-size network 我...
ASPP(Atrous spatial pyramid pooling,空洞金字塔池化) SPP在语义分割(SPP原本在目标检测领域中应用)中的应用,结合了空洞卷积可在不丢失分辨率(不进行下采样)的情况下扩大卷积核的感受野。DeepLab v3中应用, ASPP中四个卷积+一个池化,5个feature map拼接到一起,然后连接1*1卷积调整通道数。
SPP空间金字塔池化的重要思想 本文提出了空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling layer) 来解决这一问题,使用这种方式,可以让网络输入任意的图片,而且还会生成固定大小的输出。这样,整体的结构和之前R-CNN有所不同。 对于第一个问题,我们能不能将一张图片整体送入CNN中进行特征提取,然后将一张图片的多个region proposa...
本文提出了空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling layer) 来解决这一问题,使用这种方式,可以让网络输入任意的图片,而且还会生成固定大小的输出。这样,整体的结构和之前R-CNN有所不同。 对于第一个问题,我们能不能将一张图片整体送入CNN中进行特征提取,然后将一张图片的多个region proposals映射到最后的特征层上,形成...
2.2 The Spatial Pyramid Pooling Layer 卷积层的输入是任意size的,输出的尺寸会与之对应,因为也是一个变化的size。但是分类器(SVM/softmax)或者全连接层的输入需要是fixed-length vectors。这样的vectors可以使用Bag-of-Words(BoW)法池化特征得到,但是该方法会带来空间信息丢失的问题,而论文中提出的空间金字塔则可以通...
The Spatial Pyramid Pooling Layer 为什么会得固定⼤⼩的输出？注意我们上⾯曾提到使⽤多个窗⼝(pooling窗⼝，上图中蓝⾊，青绿，银灰的窗⼝，然后对feature maps 进⾏pooling，将分别得到的结果进⾏合并就会得到固定长度的输出), 这就是得到固定输出的秘密原因。我们接下来⽤⼀个例⼦来弄懂这...
这个“化腐朽为神奇”的结构就是spatial pyramid pooling layer。 下图便是R-CNN和SPP Net检测流程的比较: 它的特点有两个: 1.结合空间金字塔方法实现CNNs的多尺度输入。 SPP Net的第一个贡献就是在最后一个卷积层后,接入了金字塔池化层,保证传到下一层全连接层的输入固定。
2014年,何恺明等人提出了SPP-Net(Spatial Pyramid Pooling Networks,空间金字塔池化网络)算法。 R-CNN算法要求输入卷积网络用来提取特征的子图像尺寸固定,比如Alex-Net就要求输入的图像大小为固定的224像素×224像素,而SPP-Net算法则去掉了这一限制。SPP-Net算法基于一个空间金字塔池化层(SPP layer),无论输入的子图像大...
针对卷积神经网络重复运算问题,2015年微软研究院的何恺明等提出一种SPP-Net算法,通过在卷积层和全连接层之间加入空间金字塔池化结构(Spatial Pyramid Pooling SPP)代替R-CNN算法在输入卷积神经网络前对各个候选区域进行剪裁、缩放操作使其图像子块尺寸一致的做法。利用空间金字塔池化结构有效避免: ...