目标检测中的pooling操作
1.SPPnet池化过程

假设这个feature map的尺寸是M*N*256,将这个feature map的每一个channel以4*4,2*2和1*1来划分格子,每个格子里面做max pooling,这样就得到了256个21(4*4+2*2+1)数字的数组,然后合并得到尺寸为21*256的feature map。所有proposal对应的feature map都这样操作,就会得到统一的尺寸,然后进行FC连接。
具体代码可参照:https://github.com/yueruchen/sppnet-pytorch
2.RoI Pooling

RoI Pooling就将经过卷积计算后的region,映射到feature map上,然后分割成H*W,然后在每个区域求max pooling,这样所有的region都成为了H*W尺寸。
目标检测中的pooling操作的更多相关文章
- 目标检测算法(1)目标检测中的问题描述和R-CNN算法
目标检测(object detection)是计算机视觉中非常具有挑战性的一项工作,一方面它是其他很多后续视觉任务的基础,另一方面目标检测不仅需要预测区域,还要进行分类,因此问题更加复杂.最近的5年使 ...
- 目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(上)
目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(上) 论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.03144 Feature Pyramid Networks for Object De ...
- 目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(下)
目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(下) ASFF:自适应特征融合方式 ASFF来自论文:<Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object D ...
- Adaboost原理及目标检测中的应用
Adaboost原理及目标检测中的应用 whowhoha@outlook.com Adaboost原理 Adaboost(AdaptiveBoosting)是一种迭代算法,通过对训练集不断训练弱分类器 ...
- 目标检测中proposal的意义
在目标检测中,从很早就有候选区域的说法,也是在2008年可能就有人使用这个方法,在2014年的卷积神经网络解决目标检测问题的文章中,这个候选框方法大放异彩,先前的目标检测方法主要集中在使用滑动窗口的方 ...
- 目标检测 1 : 目标检测中的Anchor详解
咸鱼了半年,年底了,把这半年做的关于目标的检测的内容总结下. 本文主要有两部分: 目标检测中的边框表示 Anchor相关的问题,R-CNN,SSD,YOLO 中的anchor 目标检测中的边框表示 目 ...
- 目标检测中的bounding box regression
目标检测中的bounding box regression 理解:与传统算法的最大不同就是并不是去滑窗检测,而是生成了一些候选区域与GT做回归.
- 【计算机视觉】目标检测中的指标衡量Recall与Precision
[计算机视觉]目标检测中的指标衡量Recall与Precision 标签(空格分隔): [图像处理] 说明:目标检测性能指标Recall与Precision的理解. Recall与Precision ...
- 目标检测中的IOU和CIOU原理讲解以及应用(附测试代码)
上期讲解了目标检测中的三种数据增强的方法,这期我们讲讲目标检测中用来评估对象检测算法的IOU和CIOU的原理应用以及代码实现. 交并比IOU(Intersection over union) 在目标检 ...
随机推荐
- Educational Codeforces Round 76 (Rated for Div. 2)
传送门 A. Two Rival Students 签到. Code /* * Author: heyuhhh * Created Time: 2019/11/13 22:37:26 */ #incl ...
- flask框架--设置配置文件的几种方式 与Flask两种配置路由的方式
设置配置文件的几种方式 ==========方式一:============ app.config['SESSION_COOKIE_NAME'] = 'session_lvning' #这种方式要把所 ...
- 9.jenkins 集群
一. 集群配置 实际生产中,需要配置集群,来配合使用. jenkins 主节点需要安装插件 SSH Slaves 从节点(就是slave的机器)需要安装 jdk 开发包 yum install -y ...
- .NET Core 内置的 System.Text.Json 使用注意
System.Text.Json 是 .NET Core 3.0 新引入的高性能 json 解析.序列化.反序列化类库,武功高强,但毕竟初入江湖,炉火还没纯青,使用时需要注意,以下是我们在实现使用中遇 ...
- Python连载44-XML其他注意点
一.XML文件注意点 1.内容中不能出现尖括号 例如:下面是不合法的 <grade>成绩<90</grade> 解决方案:使用实体引用<EntityReferenc ...
- 【Sublime】Sublime 常用插件
1.sublime设置默认浏览器及打开网页的快捷键设置插件 名称:SideBarEnhancements 地址:https://github.com/titoBouzout/SideBarEnhanc ...
- 一份完整的PyCharm图解教程
PyCharm 是一种 Python IDE,可以帮助程序员节约时间,提高生产效率.那么具体如何使用呢?本文从 PyCharm 安装到插件.外部工具.专业版功能等进行了一一介绍,希望能够帮助到大家. ...
- LeetCode 1:两数之和 Two Sum
题目: 给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target,请你在该数组中找出和为目标值的那 两个 整数,并返回他们的数组下标. 你可以假设每种输入只会对应一个答案.但是,你不能重复利用这个数组中 ...
- 【转】linux下使用sqlplus执行包含语句块的sql文件,运行时会不断显示行号,而在plsqldev中能执行
一.数据库:Oracle数据库 二.sql文件内容: --创建函数 CREATE OR REPLACE function fun_createuid1 return varchar2 is Resul ...
- 知识图谱如何运用于RecomSys
将知识图谱作为辅助信息引入到推荐系统中可以有效地解决传统推荐系统存在的稀疏性和冷启动问题,近几年有很多研究人员在做相关的工作.目前,将知识图谱特征学习应用到推荐系统中主要通过三种方式——依次学习.联合 ...