【ROI Pooling】ROI Pooling层详解(转)
原文链接:https://blog.deepsense.ai/region-of-interest-pooling-explained/
- 产生大量的region proposals 会导致performance problems,很难达到实时目标检测。
- 在处理速度方面是suboptimal。
- 无法做到end-to-end training。
- 从具有多个卷积核池化的深度网络中获得的固定大小的feature maps;
- 一个表示所有ROI的N*5的矩阵,其中N表示ROI的数目。第一列表示图像index,其余四列表示其余的左上角和右下角坐标;
(2)region proposal 投影之后位置(左上角,右下角坐标):(0,3),(7,8)。
(3)将其划分为(2*2)个sections(因为输出大小为2*2),我们可以得到:
(4)对每个section做max
pooling,可以得到:
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