时隔这么久终于考完试放假了,现在终于有时间开始研究spp net的相关内容了,看了几篇网上的博客,发现看完之后还是不是很懂,于是乎下载了spp net的原始论文《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recongnition》开始,由于中间的关键思想来自于Spatial Pyramid Matching(我把它翻译成“空间金字塔匹配”),而“空间金字塔匹配”的思想又来自于Pyramid Match Kernel(金字塔匹配核),本着反正我是图像处理初学者,多写点可以以后做论文的想法,我决定慢慢的看这几篇文章

  • Pyramid Match Kernel(金字塔匹配核)
  1. 预备知识

《The Pyramid Match Kernel:Discriminative Classification with Sets of Image Features》是提出空间金字塔的那篇文章中指明所引用的是这篇文章,在我下载了这篇文章看了前半段后,我发现我在这个方法的第一步,利用特征空间里的特征向量来构建一个多分辨率的特征直方图我都看不懂作者是如何操作的,于是乎在网上找了很久的资料,发现了一篇07年的文章《The Pyramid Match Kernel: Efficient Learning with Sets of Features》,这俩篇论文的作者是同一个人,第二篇比第一篇讲的更加的详细一些,虽然还是有些疑问,但是加上自己的脑补和网上的资料,似乎有点点能看懂了。

假设我们有个特征描述子能够使用d维的向量来描述一些点的特征,d维特征向量的空间称为F,如sift特征(使用128维的特征向量来描述一个特征点),对于一副图片,我们能检测出m个特征点,每个特征点都用一个d维的特征向量来表示,把这些向量放在一个集合X中,X={(x1,x2,x3,...xd)1,(x1,x2,x3,...xd)2,...(x1,x2,x3,...xd)m},则这个向量集x就可以表示一个物体,作为匹配的输入的一系列图片的特征集就构成了输入空间S,S={X|X={x1,x2,x3...xm}},对于不同的实例,d的大小是固定的,m的大小确实不固定的,这就是金字塔匹配核的好处之一。用D表示特征空间F中每个向量中每一列属性的范围的最大值,将特征向量的数据缩放并强制转化为整型,来保证向量间的最小距离为1

对于两个点集,局部匹配就是将数量较小的点集中的点映射到数量较大的点集中的点,例如对于两个点集X,Y,m=|X|,n=|Y|,m<=n,用数组      来表示X中点再Y中的对应点,所以匹配函数就可以记为M,相应的代价函数(也就是对应点之间的不匹配度的度量函数)记为C:

要求得最佳的对应点,就是最小化这个代价函数,得到相应的:

相应的相似度计算就可以用类似于代价函数的方式进行定义:     分母加1是为了防止分母为0。

2. 金字塔匹配算法

金字塔匹配算法就是将一个特征空间中的向量映射到一个多维的,多分辨率的直方图集合中,多维是指直方图的列数是多个的,多分辨率是指这些直方图的每一列的宽度是变化的,从第一个到最后一个逐渐变大。第一层的直方图bin足够小,特征空间中的每一个向量都能单独放到一列中,分辨率最高,后面每一层的直方图的bin是前一个直方图bin的两倍,最后一层的直方图的bin大到可以将整个特征空间中的向量都容纳进去。将两个特征点集合中的点按照直方图所表示的范围顺序放入直方图中,在第一层直方图中可能两个集合中的点都是分散在直方图的各个列中,随着直方图的bin的加宽,两个集合中的特征点逐渐开始被分到同一个bin中,这时我们就认为他们匹配了。匹配的分数不用再像以前那样计算两个点之间的距离,两个点匹配时的直方图的bin的宽度就是这个bin中所容纳点的距离的最大值。具体操作时将每一个特征集都映射到一个多分辨率的直方图中,然后对每个直方图金字塔使用权重直方图交叉的方法进行比较。

对于一个特征集X的特征提取方法记为:

这里X∈S,L=log2D+1(向上取整),

--------------------------------------------------------------华丽丽的分割线------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

为啥突然不看空间金字塔匹配算法了呢。。。因为当我把SPP-NET的论文看完后发现,人家原作者只是从金字塔那里获得了灵感,却没有真的完全运用金字塔的那套原理来实现spp-net,也就是说,没必要去完完整整的看空间金字塔的内容就可以很好的理解SPP-NET了。

论文笔记-SPP_NET中提到的金字塔的更多相关文章

  1. 论文笔记之:Visual Tracking with Fully Convolutional Networks

    论文笔记之:Visual Tracking with Fully Convolutional Networks ICCV 2015  CUHK 本文利用 FCN 来做跟踪问题,但开篇就提到并非将其看做 ...

  2. Multimodal —— 看图说话(Image Caption)任务的论文笔记(一)评价指标和NIC模型

    看图说话(Image Caption)任务是结合CV和NLP两个领域的一种比较综合的任务,Image Caption模型的输入是一幅图像,输出是对该幅图像进行描述的一段文字.这项任务要求模型可以识别图 ...

  3. cips2016+学习笔记︱NLP中的消岐方法总结(词典、有监督、半监督)

    歧义问题方面,笔者一直比较关注利用词向量解决歧义问题: 也许你寄希望于一个词向量能捕获所有的语义信息(例如run即是动车也是名词),但是什么样的词向量都不能很好地进行凸显. 这篇论文有一些利用词向量的 ...

  4. 论文笔记:Batch Normalization

    在神经网络的训练过程中,总会遇到一个很蛋疼的问题:梯度消失/爆炸.关于这个问题的根源,我在上一篇文章的读书笔记里也稍微提了一下.原因之一在于我们的输入数据(网络中任意层的输入)分布在激活函数收敛的区域 ...

  5. 论文笔记:语音情感识别(四)语音特征之声谱图,log梅尔谱,MFCC,deltas

    一:原始信号 从音频文件中读取出来的原始语音信号通常称为raw waveform,是一个一维数组,长度是由音频长度和采样率决定,比如采样率Fs为16KHz,表示一秒钟内采样16000个点,这个时候如果 ...

  6. Deep Learning论文笔记之(一)K-means特征学习

    Deep Learning论文笔记之(一)K-means特征学习 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          自己平时看了一些论文,但老感 ...

  7. 论文笔记:CNN经典结构1(AlexNet,ZFNet,OverFeat,VGG,GoogleNet,ResNet)

    前言 本文主要介绍2012-2015年的一些经典CNN结构,从AlexNet,ZFNet,OverFeat到VGG,GoogleNetv1-v4,ResNetv1-v2. 在论文笔记:CNN经典结构2 ...

  8. 论文笔记: Matrix Factorization Techniques For Recommender Systems

    Recommender system strategies 通过例子简单介绍了一下 collaborative filtering 以及latent model,这两个方法在之前的博客里面介绍过,不累 ...

  9. 论文笔记-IGCV3:Interleaved Low-Rank Group Convolutions for Efficient Deep Neural Networks

    论文笔记-IGCV3:Interleaved Low-Rank Group Convolutions for Efficient Deep Neural Networks 2018年07月11日 14 ...

随机推荐

  1. Spring 学习笔记 整合 Struts2

           Struts2与Spring整合后,可以使用Spring的配置文件applicationContext.xml来描述依赖关系,在Struts2的配置文件struts.xml来使用Spri ...

  2. 图论&数学:矩阵树定理

    运用矩阵树定理进行生成树计数 给定一个n个点m条边的无向图,问生成树有多少种可能 直接套用矩阵树定理计算即可 矩阵树定理的描述如下: 首先读入无向图的邻接矩阵,u-v G[u][v]++ G[v][u ...

  3. 51nod 1170 1770 数数字(数学技巧)

    解题思路:看到题后,直接想到分成两种情况: ①:a*b >9 这里又分成两种 1. n==1 a*b 直接是一个两位数 求得十位和个位(这里十位和个位不可能相等) 然后如果等于d 则结果=1 2 ...

  4. Linux下Tomcat重启脚本

    我们重启Tomcat服务的时候,Tomcat自带的shutdown.sh脚本有时并不能真正杀死进程,经常需要我们用“kill -9 pid”的方式来杀死进程. 下面的脚本可以简化我们的操作,执行可杀死 ...

  5. 工作笔记 --->新疆统计分析添加市场管理员相关功能笔记

    先上一张大致需求的图 表信息 点击首页 “管理站点”时打开一个窗口 <a href="javascript:void(0);" onclick="javascrip ...

  6. WPF 添加Adminstrator 权限

    在WPF应用开发中,需要WPF操作后台注册的Windows Service,可是WIX打包的安装程序不具备赋予WPF App默认管理员权限. 因此,需要我们手工在WPF项目中添加管理员权限: 1.右击 ...

  7. 启动hbase输出ignoring option PermSize=128m; support was removed in 8.0告警信息

    ./start-hbase.sh starting master, logging to /home/hadoop/hbase-1.2.4/bin/../logs/hbase-hadoop-maste ...

  8. 【BZOJ4373】算术天才⑨与等差数列 [线段树]

    算术天才⑨与等差数列 Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 128 MB[Submit][Status][Discuss] Description 算术天才⑨非常喜欢和等 ...

  9. 「6月雅礼集训 2017 Day10」quote

    [题目大意] 一个合法的引号序列是空串:如果引号序列合法,那么在两边加上同一个引号也合法:或是把两个合法的引号序列拼起来也是合法的. 求长度为$n$,字符集大小为$k$的合法引号序列的个数.多组数据. ...

  10. hdu 2962 Trucking (二分+最短路Spfa)

    题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2962 Trucking Time Limit: 20000/10000 MS (Java/Others ...