SPP-Net是出自2015年发表在IEEE上的论文-《Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition》,这篇论文解决之前深度神经网络的一个大难题,即输入数据的维度一定要固定,SPP-Net网络架构在目标分类,目标检测方面取得了很好的成绩,那它到底有什么技巧,有什么新的创新思维呢?本文只用最简单地...
增加了SPP结构不是说在网络中增加了参数所以提高了准确率。论文中在ZF-5上测试了一个{4×4, 3×3, 2×2, 1×1}(totally 30 bins)的SPP结构,增加这个结构后,因为fc的结构从36×256变成了30×256,所以整个网络的参数量(与no-SPP相比)是降低的,但是准确率是有提高的,但是和有50个bin的SPP还是相差一点点...
也就是说SPP-Net只进行了一次卷积操作,这也就是SPP-Net可以做到比R-CNN快很多倍的主要原因。 上图第一行,是一些分类网络固化图片尺寸的方法,剪切(容易丢失物体信息)、缩放(容易丢失物体位置信息); 第二行:R-CNN的操作流程,在卷积层之前固化图片尺寸;第三行:SPP-Net的操作流程,先提取特征然后经过spp。 在分析...
SPP-Net是出自2015年发表在IEEE上的论文-《Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition》。 在此之前,所有的神经网络都是需要输入固定尺寸的图片,比如224*224(ImageNet)、32*32(LenNet)、96*96等。这样对于我们希望检测各种大小的图片的时候,需要经过crop,或者warp等一系列操作,这...
从根本上而言,SPP-Net并不能算作是一种独立的目标检测网络,空间金字塔池化层可以加在任何网络结构上并提升这些网络的检测效果。论文中给四种网络结构中都添加了 SPP-Net层,结果都提升了检测准确度。 四种网络的基本架构如下: 对四种网络添加SPP层和不添加SPP层的top1和top5错误率比较: ...
SPP-Net是一种可以不用考虑图像大小,输出图像固定长度网络结构,并且可以做到在图像变形情况下表现稳定。SPP-Net是出自论文《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》。 在SPP-Net之前,所有的神经网络都是需要输入固定尺寸的图片,比如224*224(ImageNet)、32*32(LenNet)...
从根本上而言,SPP-Net并不能算作是一种独立的目标检测网络,空间金字塔池化层可以加在任何网络结构上并提升这些网络的检测效果。论文中给四种网络结构中都添加了 SPP-Net层,结果都提升了检测准确度。 四种网络的基本架构如下: 对四种网络添加SPP层和不添加SPP层的top1和top5错误率比较: SPP-Net的实际检测效果: SPP...
本文主要用于介绍何恺明大神于2015年提出的空间金字塔池化网络(SPPNet网络),该网络架构也可以当作是R-CNN加速改进版。本笔记主要为方便初学者快速入门,以及自我回顾。 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf 源码地址:http://research.microsoft.com/en-us/um/people/kahe/ ...
SPP-NET 在微调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微调。(分类的模型提取的特征更注重高层语义,而目标检测任务除了语义信息还需要目标的位置信息) SPP-Net 在无法同时 Tuning 在 SPP-Layer 两边的卷积层和全连接层,很大程度上限制了深度 CNN 的效果; ...
我们以ssd中的先验框为例,其实先验框就相当于区域提名算法中前期提供的建议框。只不过这种建议框是固定的,不需要通过ss去提取。并且ssd中的多尺度相当于提取不同大小的建议框。在区域提名的算法中,如RCNN每个建议框的信息是由建议框经过特征提取网络得到的conv5和fc7得到的。sppnet的建议框信息是由每个建议框在原图...