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。
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