目标检测:SPP-net

2024-04-11 03:18
文章标签 目标 检测 net spp

本文主要是介绍目标检测:SPP-net,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》论文解读


本文来自Kaiming He大神。

上文说到R-CNN的最大瓶颈是2k个候选区域都要经过一次CNN,速度非常慢。Kaiming He大神最先对此作出改进,提出了SPP-net,最大的改进是只需要将原图输入一次,就可以得到每个候选区域的特征。

概述

在R-CNN中,候选区域需要进过变形缩放,以此适应CNN输入,那么能不能修改网络结构,使得任意大小的图片都能输入到CNN中呢?作者提出了spatial pyramid pooling结构来适应任何大小的图片输入。

网络结构

为什么CNN需要固定输入大小?卷积层和池化层的输出尺寸都是和输入尺寸相关的,它们的输入是不需要固定图片尺寸的,真正需要固定尺寸的是最后的全连接层。

这里写图片描述

由于FC层的存在,普通的CNN通过固定输入图片的大小来使得全连接层输入固定。作者不这样思考,既然卷积层可以适应任何尺寸,那么只需要在卷积层的最后加入某种结构,使得后面全连接层得到的输入为固定长度就可以了。这个结构就是spatial pyramid pooling layer:

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http://www.chinasem.cn/article/892936

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