SppNet模型:1.直接输入一张图片到卷积网络中,得到全图的feature map,2.用ss(selective search)后带有候选框的图片与经过卷积得到feature map的图片进行映射,得到候选区的映射特征向量,3.映射过得特征向量图大小不固定,塞给SPP层(接收不同大小的图片,输出固定尺寸的图片),输出固定大小的特征向量,再喂给FC层(全连接...
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...
相比于其他的CNN网络,SPPNet的优点是可以方便地进行多尺寸训练,而且对于同一个尺度,其特征也是个空间金字塔的特征,综合了多个特征的空间多尺度信息。 SPPNet应用于目标检测 SPPNet理论上可以改进任何CNN网络,通过空间金字塔池化,使得CNN的特征不再是单一尺度的。但是SPPNet更适用于处理目标检测问题,首先是网络可以介绍任...
传统的目标检测算法有:SIFT(尺度不变特征变换)、HOG(方向梯度直方图)、DPM(一种基于组件的图像检测算法)等。 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 R...
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,...
R-CNN(Region-CNN)是第一个成功将深度学习应用到目标检测上的算法。它基于卷积神经网络(CNN)进行特征提取,结合线性回归和支持向量机(SVM)进行分类。R-CNN的出现为深度学习在目标检测领域的发展奠定了基础。 SPP-NET:固定长度输出与图像变形稳定性 SPP-NET(Spatial Pyramid Pooling Network)是一种具有固定长度输出的...
SPP-Net关键步骤 1、ROI池化层 2、卷积特征实际上和原始图像在位置上是有一定对应关系 SPP-Net算法的相关论文 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...
而SPPNet直接将原图片输入CNN中,获其特征,使得原图片内容得以保真。 1.1 映射 原始图片经过CNN变成了feature map,原始图片通过选择性搜索(SS)得到了候选区域,现在需要将基于原始图片的候选区域映射到feature map中的特征向量。 映射过程图参考如下: 整个映射过程有具体的公式,如下 ...
在目标检测中,SPP-net的能力也很重要。利用SPP-net算法,只对整个图像进行一次特征映射计算,然后将特征集合到任意区域(子图像),生成固定长度的表示形式,用于训练检测器。该方法避免了卷积特征的重复计算。在处理测试图像时,我们的方法比R-CNN方法快24-102倍,而在Pascal VOC 2007上达到了更好或相近的精度。
简介: DL之SPP-Net:SPP-Net算法的简介(论文介绍)、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略 SPP-Net算法的设计思路 SPP-Net关键步骤 1、ROI池化层 2、卷积特征实际上和原始图像在位置上是有一定对应关系文章标签: 算法 一个处女座的程序猿 +关注 2235文章 0 0 0 0 ...