SPP结构是由提出ResNet的何大神在论文《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》中提出的,主要就是可以解决CNN输入需要固定尺寸的问题,而且在分类和目标检测中都可以得到比较好的效果 SPPNet解决的问题 所有的CNN的输入都是必须固定尺寸。所以输出的图像都需要做预处理,或者是crop...
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...
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)...
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/ ...
对sppnet网络的理解,前言:接着上一篇文章提到的RCNN网络物体检测,这个网络成功的引入了CNN卷积网络来进行特征提取,但是存在一个问题,就是对需要进行特征提取图片大小有严格的限制。当时面对这种问题,rg大神采用的是对分割出的2000多个候选区域,进行切割或者缩放形变
将conv5的pool层改为SPP之后就不必把每一个都ROI抠出来送给CNN做繁琐的卷积了,整张图像做卷积一次提取所有特征再交给SPP即可。 R-CNN重复使用深层卷积网络在~2k个窗口上提取特征,特征提取非常耗时。SPPNet将比较耗时的卷积计算对整幅图像只进行一次,之后使用SPP将窗口特征图池化为一个固定长度的特征表示。
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...