SSP或者说是空间金字塔匹配（spatial pyramid matching or SPM）是BoW的一个扩展，它把一张图片划分为从不同的分辨率级别然后聚合这些不同分辨率的图像，在深度学习之前SPM取得了很大的成功，然是在深度学习CNN出现之后却很少被用到，SSP有一些很好的特征：1.它可以不论输入数据的大小而产生相同大小的输出，而卷积就不行 2.SPP使用多级别的空间块，也就是说它可以保留了很大一部分的分辨率无关性；3.SPP可以池化从不同尺度图像提取的特征。

对比于R-CNN，R-CNN更耗时，因为它是通过对图像的不同区域（几千个，通过显著性）提取特征表示，而在这篇文章中，只需要运行卷积层一次（整幅图像，无论大小），然后利用SPP层来提取特征，它提取的特征长度是相同的，所以说它减少了卷积的次数，所以比R-CNN快了几十倍到一百多倍的速度；

池化层（Poolinglayer）在滑动窗口的角度下，也可以看作为卷积层，卷积层的输出称之为featuremap，它表示了响应的强度和位置信息；

在利用SPP层替换最后一个卷积层后面的池化层中，

在每一个空间块（bin）中，池化每一个滤波器的响应，所以SPP层的输出为256M维度，其中256是滤波器的个数，M是bin的个数（？）（很显然，M是根据不同的图像大小计算出来的），这样不同输入图像大小的输出就可以相同了。
对于给定的输入图像大小，我们可以先计算出它所需要的空间bin块的多少，计算如下：
比如一张224*224的图像，它输入到conv5的输出为a*a（13*13），当需要n*n级别的金字塔时候，每个采样窗口为win=【a/n】步长为【a/n】，当需要l个金字塔的时候，计算出l个这样的采样窗口和步长，然后将这些l个输出的bin连接起来作为第一个全连接层的输出；

http://blog.csdn.net/chenriwei2/article/details/38047119的更多相关文章

  1. http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8627874

    http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8627874

  2. android 蓝牙 http://blog.csdn.net/u012843100/article/details/52384219

    http://blog.csdn.net/u012843100/article/details/52384219

  3. http://blog.csdn.net/krislight/article/details/9391455

    http://blog.csdn.net/krislight/article/details/9391455

  4. http://blog.csdn.net/shawnkong/article/details/52045894

    http://blog.csdn.net/shawnkong/article/details/52045894

  5. 使用C++扩展Python的功能 转自：http://blog.csdn.net/magictong/article/details/8897568#comments

    使用C++扩展Python的功能 环境 VS2005Python2.5.4 Windows7(32位) 简介 长话短说,这里说的扩展Python功能与直接用其它语言写一个动态链接库,然后让Python ...

  6. http://blog.csdn.net/hitmediaman/article/details/6636402

    http://blog.csdn.net/hitmediaman/article/details/6636402

  7. http://blog.csdn.net/iamshaofa/article/details/7877785/

    http://blog.csdn.net/iamshaofa/article/details/7877785/

  8. http://blog.csdn.net/z69183787/article/details/37819831

    http://blog.csdn.net/z69183787/article/details/37819831

  9. http://blog.csdn.net/u010246789/article/details/52539576

    http://blog.csdn.net/u010246789/article/details/52539576

随机推荐

  1. 配置FastReport，FastReport报表加载不出来

    插件链接: Demo地址:http://pan.baidu.com/s/1dEXUvsP FastReport.Net软件地址:https://pan.baidu.com/s/1c2kNBVi     ...

  2. 关于ajax载入窗口使用RedirectToAction在窗口显示的问题

    在过滤器中过滤用户是否登录,没有登录就RedirectToAction("Login", "Auth", new { Area = "Account& ...

  3. php 快速排序

    快速排序是以其中一个数为比较标准,其他比较的数分块处理,应用递归按相同想法处理数据 比如:4 3 6 2 1 7 8 以4为比较对象 排序为 3 2 1 6 7 8 左边为 3 2 1 右边 为 6 ...

  4. 【Android端APP 安装包检查】安装包检查具体内容及实现方法

    一.安装包检查的具体包含内容有哪些? 1.安装包检查的一般内容包括: 安装包基本信息检查: 文件大小: xx MB 包名: com.xx 名称:  xx 本次安装包证书与外网证书对比一致性:是 版本号 ...

  5. Android之简单了解Bitmap显示图片及缓存图片

    昨天我们学了如何连接网络,今天我们就学习一下如何从把网上图片显示到项目中 今天主要用到的是Bitmap 类 Bitmap是Android系统中的图像处理的最重要类之一.用它可以获取图像文件信息,进行图 ...

  6. POI读取Excel内容格式化

    在用POI读取Excel内容时,经常会遇到数据格式化的问题. 比如:数字12365会变为12365.0;字符串数字123也会变为123.0,甚至会被变为科学计数法.另外日期格式化也是一个头疼的问题.其 ...

  7. 使用visio 2007对现有的数据库进行反向工程

    假如你有一个数据库并且想对这个数据库进行ER图的描绘:又或者你想绘制一个ER图,但发觉绘制效率太低,对visio不熟悉,而你对数据库的操作却了如指掌.这时候你可以利用Visio的反向工程对已有的数据库 ...

  8. Git基础知识与常用命令

    一:相关概念: 1:工作区(Working Directory): 就是你在电脑里能看到的目录 2:版本库(Repository): 工作区有一个隐藏目录.git,这个不算工作区,而是Git的版本库. ...

  9. svn的安装配置

    之前找了一些svn的资料,一直配置不成功.然后找到了这个链接,配置成功了.还可以. http://www.cnblogs.com/zhoulf/archive/2013/02/02/2889949.h ...

  10. php获取数据库中数据，转成json数据

    <?php //需要执行的SQL语句 //单条 $sql="select * from xinwen"; //多条数据 //$sql="select id,name ...