SPP:Spatial Pyramid Pooling(空间金字塔池化) SPP-Net是出自2015年发表在IEEE上的论文-《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》。 众所周知,CNN一般都含有卷积部分和全连接部分,其中,卷积层不需要固定尺寸的图像,而全连接层是需要固定大小的输入。所以当全连接层面对各种尺寸...
是出自2015年发表在IEEE上的论文-《Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition》。 该文章主要改进两点: 1. CNN需要固定输入图像的尺寸,导致不必要的精度损失 2. R-CNN对候选区域进行重复卷积计算,造成计算冗余 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(Ima...
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...
1.Spatial Pyramid Pooling层 如第一部分所说,CNN中卷积层能够接受任意尺寸大小的输入,但是全连接层不可以,因此作者提出在CNN的最后一个卷积层后接入一个SPP(Spatial Pyramid Pooling)层代替我们平常使用的Max pooling层,SPP最主要的作用是接受任意尺寸的特征图,然后把特征图的像素按比例转化为一些固定数量的bin(可以)...
SPP-net(Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition) Abstract SPP-net提出了空间金字塔池化层来解决CNN只是输入固定尺寸的问题,因为单固定尺寸的输入会影响识别效果,并且对于多尺度图像的情况下鲁棒性不好。SPP-net很好的解决了以上问题,对于任意尺度图像都可以提取出固定维度的特征,...
二.空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling)实现原理 空间金字塔池化并非作者原创,它是一种词袋(Bag of Words,BoW)模型的拓展,该模型在计算机视觉领域已经是非常成功的方法了,它将图像切分成粗糙到精细各种级别,然后整合其中的局部特征。 image 论文中举例:把卷积操作之后的特征图(feature maps),以不同大小的块(池化...
2.2 The Spatial Pyramid Pooling Layer 卷积层的输入是任意size的,输出的尺寸会与之对应,因为也是一个变化的size。但是分类器(SVM/softmax)或者全连接层的输入需要是fixed-length vectors。这样的vectors可以使用Bag-of-Words(BoW)法池化特征得到,但是该方法会带来空间信息丢失的问题,而论文中提出的空间金字塔则可以通...
SPP-Net(Spatial Pyramid Pooling)金字塔池化网络,该模型在(ILSVRC)2014物体分类比赛排名第三(top-5:8.06),前两名分别是GoogleNet(top-5:6.66)和VGG(top-5:7.32),物体检测排名第二,相对于RCNN只是提高很小的准确率,但是训练以及测试时间提高了很多(24-102倍),SPP-Net和R-CNN的基本逻辑是一样。
然而,传统的CNN模型对输入图像的尺寸有着严格的要求,这在很大程度上限制了其在目标检测等实际场景中的应用。为了解决这一问题,研究者们提出了一种名为SPP-Net(Spatial Pyramid Pooling Network)的算法,该算法通过引入空间金字塔池化技术,实现了对任意尺寸输入的灵活处理。 SPP-Net的基本原理 SPP-Net的核心思想是在...