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...
【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。
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,...
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...
理论上说,SPP-net支持直接以多尺度的原始图片作为输入后直接BP即可。实际上,caffe等实现中,为了计算的方便,GPU、CUDA等比较适合固定尺寸的输入,所以训练的时候输入是固定了尺度了的。以224*224的输入为例: 在conv5之后的特征图为:13x13(a*a) 金字塔层bins: n*n ...
SPPnet在这个想法上继续加入SPM的思路,SPM其实在传统的机器学习特征提取中很常用,主要思路就是对于一副图像分成若干尺度的一些块,比如一幅图像分成1份,4份,8份等。然后对于每一块提取特征然后融合在一起,这样就可以兼容多个尺度的特征啦。SPPNet首次将这种思想应用在CNN中,对于卷积层特征我们也先给他分成不同的尺寸...
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小如何,都会将子图像采样成固定大小的图像。
R-CNN -> SPP Net -> Fast R-CNN -> Faster R-CNN -> Mask R-CNN 其实说句良心话,最佩服的并不是 rbg 大神,而是提出了 SPP Net 的以何恺明为主的作者们。 他们在整个家族进化的过程中,一致暗埋了一条主线:充分榨干 feature maps 的价值。