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…

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…

转自: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24774302?refer=xiaoleimlnote 继续总结一下RCNN系列.上篇RCNN- 将CNN引入目标检测的开山之作 介绍了CNN用于目标检测的基本思想和流程.后续出现了SPPnet,Fast-RCNN ,Faster-RCNN等一些列改进.最终实现了端对端学习,同时带来速度与精度的提升. 在RCNN中CNN阶段的流程大致如下: 红色框是selective search 输出的可能包含物体的候选框(ROI). 一张图…

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:/…

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…

空间金字塔池化技术, 厉害之处,在于使得我们构建的网络,可以输入任意大小的图片,不需要经过裁剪缩放等操作. 是后续许多金字塔技术(psp,aspp等)的起源,主要的目的都是为了获取场景语境信息,获取上下文的联系. 如图所示,对于选择的不同大小的区域对应到卷积之后的特征图上,得到的也是大小不一致的特征图区域,厚度为256,对于每个区域(厚度为256),通过三种划分方式进行池化: (1)直接对整个区域池化,每层得到一个点,共256个点,构成一个1x256的向量 (2)将区域划分成2x2的格子,每个格…

<Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition>,这篇paper提出了空间金字塔池化. 之前学习的RCNN,虽然使用了建议候选区域使得速度大大降低,但是对于超大容量的数据,计算速度还有待提高.对RCNN来说,计算冗余很大一部分来自于:对每一个proposal region提取一次特征,而不同region之间有很多的交集,这就导致很大的计算冗余.因此fast-rcnn提出了,先对图片进行…

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…

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…

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…