sppnet不讲了,懒得写...直接上代码 from math import floor, ceil import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class SpatialPyramidPooling2d(nn.Module): r"""apply spatial pyramid pooling over a 4d input(a mini-batch of 2d inputs with…

一直对Fast RCNN中ROI Pooling层不解,不同大小的窗口输入怎么样才能得到同样大小的窗口输出呢,今天看到一篇博文讲得挺好的,摘录一下,方便查找. Introduction 在一般的CNN结构中,在卷积层后面通常连接着全连接.而全连接层的特征数是固定的,所以在网络输入的时候,会固定输入的大小(fixed-size).但在现实中,我们的输入的图像尺寸总是不能满足输入时要求的大小.然而通常的手法就是裁剪(crop)和拉伸(warp). 这样做总是不好的:图像的纵横比(ratio aspe…

想直接看公式的可跳至第三节 3.公式修正 一.为什么需要SPP 首先需要知道为什么会需要SPP. 我们都知道卷积神经网络(CNN)由卷积层和全连接层组成,其中卷积层对于输入数据的大小并没有要求,唯一对数据大小有要求的则是第一个全连接层,因此基本上所有的CNN都要求输入数据固定大小,例如著名的VGG模型则要求输入数据大小是 (224*224) . 固定输入数据大小有两个问题: 1.很多场景所得到数据并不是固定大小的,例如街景文字基本上其高宽比是不固定的,如下图示红色框出的文字. 2.可能你会说可以…

基于空间金字塔池化的卷积神经网络物体检测 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187655 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解大神何凯明2014年的paper:<Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition>,这篇paper主要的创新点在于提出了空间金字塔池化.paper主页:http://researc…

Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun  The 13th European Conference on Computer Vision (ECCV), 2014 声明:本文所有图片均来自原始文章,自己的理解也未必正确,请查看原图并拍砖 本文的两个亮点: 1. 多尺度训练CN…

论文标题:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 标题翻译:用于视觉识别的深度卷积神经网络中的空间金字塔池 论文作者:Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun 论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf SPP的GitHub地址:https://github.com/yueruc…

在学习r-cnn系列时,一直看到SPP-net的身影,许多有疑问的地方在这篇论文里找到了答案. 论文:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 转自:http://blog.csdn.net/xzzppp/article/details/51377731 另可参考:http://zhangliliang.com/2014/09/13/paper-note-sppnet/ http:/…

Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition 作者: Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun 引用: He, Kaiming, et al. "Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition." IEEE…

http://www.dengfanxin.cn/?p=403 原文地址 我对物体检测的一篇重要著作SPPNet的论文的主要部分进行了翻译工作.SPPNet的初衷非常明晰,就是希望网络对输入的尺寸更加灵活,分析到卷积网络对尺寸并没有要求,固定尺寸的要求完全来源于全连接层部分,因而借助空间金字塔池化的方法来衔接两者,SPPNet在检测领域的重要贡献是避免了R-CNN的变形.重复计算等问题,在效果不衰减的情况下,大幅提高了识别速度.   用于视觉识别的深度卷积网络空间金字塔池化方法 Spatial…

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1406.4729.pdf 论文翻译请移步:http://www.dengfanxin.cn/?p=403 一.背景: 传统的CNN要求输入图像尺寸是固定的(因为全连接网络要求输入大小是固定的) crop处理,可能不包含整个物体,还会丢失上下文信息 warping处理,会导致图像变形 以上都会导致CNN对不同scale/size泛化能力不强   于是SPP做了如下改进,即将SPP层加在最后一个卷积层后面,然后再送入FC网络.  优点 不管输入…

背景 用ConvNet方法解决图像分类.检测问题成为热潮,但这些方法都需要先把图片resize到固定的w*h,再丢进网络里,图片经过resize可能会丢失一些信息.论文作者发明了SPP pooling(空间金字塔池化)层,让网络可以接受任意size的输入. 方法 首先思考一个问题,为什么ConvNet需要一个固定size的图片作为输入,我们知道,Conv层只需要channel固定(彩色图片3,灰度图1),但可以接受任意w*h的输入,当然输出的w*h也会跟着变化:然而,后面的FC层却需要固定长度的…

论文源址:https://arxiv.org/abs/1406.4729 tensorflow相关代码:https://github.com/peace195/sppnet 摘要 深度卷积网络需要输入固定尺寸大小的图片(224x224),这引入了大量的手工因素,同时,一定程度上,对于任意尺寸的图片或者子图会降低识别的准确率.SPP-net对于任意大小的图片,可以生成固定长度的特征表述.SPP-net对于变形的图片仍有一定的鲁棒性.基于上述优点,SPP-net会提高基于CNN的图像分类的效果. S…

1. https://www.cnblogs.com/gongxijun/p/7172134.html (SPP 原理) 2.https://www.cnblogs.com/chaofn/p/9305374.html (SPP原理) 3.https://blog.csdn.net/wait_ButterFly/article/details/81461988 (卷积核参数计算)…

对 Potsdam and Vaihingen 公开数据集进行处理,得到了SOTA的结果,超越DeepLab_v3+,提出的网络结构如下:结合了ASPP和FCN,UNet…

作者:Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun 以前的CNNs都要求输入图像尺寸固定,这种硬性要求也许会降低识别任意尺寸图像的准确度.为避免这个问题,何凯明等人在该论文中提出了一种池化策略,"spatial pyramid pooling(SSP)",即空间金字塔池化.带有该池化层的网络被称为SPPnet,对任何尺寸的输入图像都能生成固定长度的特征表示.由此可见,理论上SPPnet可以改进所有基于CNN的图像分类等方法中…

Optical Flow Estimation using a Spatial Pyramid Network   spynet  本文将经典的 spatial-pyramid formulation 和 deep learning 的方法相结合,以一种 coarse to fine approach,进行光流的计算.This estiamates large motions in a coarse to fine approach by warping one image of a pair…

Spatial Pyramid Matching 小结 稀疏编码系列: (一)----Spatial Pyramid 小结 (二)----图像的稀疏表示——ScSPM和LLC的总结 (三)----理解sparse coding (四)----稀疏模型与结构性稀疏模型 --------------------------------------------------------------------------- SPM [1]全称是Spatial Pyramid Matching,出现的背景…

类似于SVM,CNN为代表的DNN方法的边缘参数随着多类和高精度的要求必然增长.比如向量机方法,使用可以映射到无穷维的高斯核,即使进行两类分类,在大数据集上得到高精度,即保持准确率和高精度的双指标,支持向量的个数会随着数据集增长,SVM三层网会变得非常宽.CNN方法的多层结构,在保留边缘映射的数目的同时可以有效地降低"支持向量"的个数,是通过函数复合-因式分解得到的,至于要使用多少层的网络,每一层网神经元的个数,两层之间的链接方式,理论上也应该有一般的指导规则. 参考链接:人工机器:作…

转自:http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/9625469 SPM 全称是Spatial Pyramid Matching,出现的背景是bag of visual words模型被大量地用在了Image representation中,但是BOVW模型完全缺失了特征点的位置信息.文章的贡献,看完以后觉得其实挺简单的,和分块直方图其实是一个道理------将图像分成若干块(sub-regions),分别统计每一子块的特征,最后将所有块的特征拼接…

03_利用pytorch解决线性回归问题 目录 一.引言 二.利用torch解决线性回归问题 2.1 定义x和y 2.2 自定制线性回归模型类 2.3 指定gpu或者cpu 2.4 设置参数 2.5 训练 2.6 保存模型 三.代码汇总 四.总结 一.引言 上一篇文章我们利用numpy解决了线性回归问题,我们能感觉到他的麻烦之处,很多数学性的方法都需要我们自己亲手去实现,这对于数学不好的同学来说,简直就是灾难,让你数学又好并且码代码能力又强,臣妾做不到呀!因此我们说到,可以利用torch这个框架…

07_利用pytorch的nn工具箱实现LeNet网络 目录 一.引言 二.定义网络 三.损失函数 四.优化器 五.数据加载和预处理 六.Hub模块简介 七.总结 pytorch完整教程目录:https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/14662511.html 一.引言 首先再次安利一篇文章,这篇文章详细介绍了如果使用一个深度神经网络去实现人脸识别,这里面对卷积.池化.全连接.激活函数都有一个较为详细的解释,看完这篇文章,再来看这篇文章,相信会有一种醍醐灌顶之效…

官方教程中没有解释pooling层各参数的意义,找了很久终于找到,在tensorflow/python/ops/gen_nn_ops.py中有写: def _max_pool(input, ksize, strides, padding, name=None): r"""Performs max pooling on the input. Args: input: A `Tensor` of type `float32`. 4-D input to pool over. ks…

在caffe中,网络的结构由prototxt文件中给出,由一些列的Layer(层)组成,常用的层如:数据加载层.卷积操作层.pooling层.非线性变换层.内积运算层.归一化层.损失计算层等:本篇主要介绍pooling层 1. Pooling层总述 下面首先给出pooling层的结构设置的一个小例子(定义在.prototxt文件中) layer { name: "pool1" //该层的名称 type: "Pooling" //该层的类型 bottom: "…

目标检测typical architecture 通常可以分为两个阶段: (1)region proposal:给定一张输入image找出objects可能存在的所有位置.这一阶段的输出应该是一系列object可能位置的bounding box.这些通常称之为region proposals或者 regions of interest(ROI). (2)final classification:确定上一阶段的每个region proposal是否属于目标一类或者背景. 这个architectur…

原文链接:https://blog.deepsense.ai/region-of-interest-pooling-explained/ 目标检测typical architecture 通常可以分为两个阶段: (1)region proposal:给定一张输入image找出objects可能存在的所有位置.这一阶段的输出应该是一系列object可能位置的bounding box.这些通常称之为region proposals或者 regions of interest(ROI). (2)fin…

ROIs Pooling顾名思义,是pooling层的一种,而且是针对ROIs的pooling: 整个 ROI 的过程,就是将这些 proposal 抠出来的过程,得到大小统一的 feature map. 什么是ROI呢?(https://www.sogou.com/link?url=DOb0bgH2eKh1ibpaMGjuyy_CKu9VidU_Nm_z987mVIMm3Pojx-sH_PfgfR9iaaFcn666hxi--_g.) ROI是Region of interest的简写,指的是…

原文链接:https://blog.csdn.net/yepeng_xinxian/article/details/82380707 1.卷积层的输出计算公式class torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True)参数:in_channels(int) – 输入信号的通道out_channels(int) – 卷积产生的通道…

Pytorch AdaptivePooing操作转Pooling操作 多数的前向推理框架不支持AdaptivePooing操作,此时需要将AdaptivePooing操作转换为普通的Pooling操作.AdaptivePooling与Max/AvgPooling相互转换提供了一种转换方法,但我在Pytorch1.6中的测试结果是错误的.通过查看Pytorch源码(pytorch-master\aten\src\ATen\native\AdaptiveAveragePooling.cpp)我找出了…

5月的最后一天,需要写点什么. 通过前几篇博客对Faster-RCNN算是有了一个比较全面的认识,接下来的半个月断断续续写了一些代码,基本上复现了论文.利用torchvision的VGG16预训练权重,在VOC02007trainval训练13个epoch,最后VOC2007test的map在0.69左右.当然利用caffe预训练的权重结果略好一些. 关于复现过程:起初只是对目标检测方向突然有了兴趣,想玩一玩,但是只跑跑代码看看结果带给人的新奇感仅仅持续了几分钟,所以找了份代码深究了一下,最后结…

fc:1.起到分类器的作用.对前层的特征进行一个加权和,(卷积层是将数据输入映射到隐层特征空间)将特征空间通过线性变换映射到样本标记空间(也就是label) 2.1*1卷积等价于fc:跟原feature map一样大小的卷积也等价于fc 3.全连接层参数冗余,用global average pooling替代.在feature map每个channel上使用gap,然后得到channel个结果,分别对应相应的类别的confidence score,最后输入给softmax.这样做减少参数,防止过…