论文地址:ieeexplore.ieee.org/doc 一、论文背景 这篇论文由何恺明、张祥雨、任少卿、孙剑等人完成,2015年被IEEE-TPAMI录用,对于整个计算机视觉领域的发展而言具有重大的影响力。 二、研究动机 SPPNet的研究动机主要包括两个方面: 1、卷积神经网络的全连接层需要固定输入的尺寸,而Selective search所
SPP对于CNN有三个显著的特性: SPP能够生成固定长度的输出,所以不再需要固定输入大小; SPP使用多级空间箱spatial bins(多个尺寸的pooling)。多级融合对物体形变具有很强的鲁棒性; 由于输入尺度的灵活性,SPP可以融合在可变尺度下提取的特征。 SPP的优势,可以让我们: 1、在整个图像上提取特征图,然后在特征图上提取window...
SPPNet的动机主要集中在两个方面：1、卷积神经网络的全连接层需固定输入尺寸，而Selective search生成的候选区域尺寸不一，无法直接输入实现特征提取。RCNN通过区域裁剪或缩放，这实际上是一种次优操作，容易导致区域缺失或目标变形。2、RCNN使用Selective Search获取候选区域，随后逐个输入进行特征提取，若2000...
RCNN、SPPnet、Fast-RCNN 论文学习笔记 ——R-CNN、Fast-Rcnn、Fast-Rcnn是目标检测的一系列顶会论文,自己也看了好久,才慢慢有所感悟,这里做个记载。看论文原版还是最好的选择,但由于论文都是英文,且有大量引用前人已有的思想,对于小白来说,直接看论文并不友善,可以选择网上已有的论文解读,大致了解思想,然后有...