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

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

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

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

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

<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

SPPNet paper:Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition code 首先介绍最为传统的alexNet,本文以及R-CNN有基于该网络上进行改进 1.输入224*224的图片,经过卷积池化等操作后在最后的卷积层会变成13*13的图片 2.后面接两个全连接层 3.最后接一个softmax进行打分分类(分成1000类是因为ImageNet上的图片总类为1000类) SPPNet的

在卷积神经网络中,我们经常会碰到池化操作,而池化层往往在卷积层后面,通过池化来降低卷积层输出的特征向量,同时改善结果(不易出现过拟合).为什么可以通过降低维度呢? 因为图像具有一种“静态性”的属性,这也就意味着在一个图像区域有用的特征极有可能在另一个区域同样适用.因此,为了描述大的图像,一个很自然的想法就是对不同位置的特征进行聚合统计,例如,人们可以计算图像一个区域上的某个特定特征的平均值 (或最大值)来代 表这个区域的特征. 1.  一般池化(General Pooling) 池化作用于图像中

作者 | 文永亮 研究方向 | 目标检测.GAN 研究动机 ​ 这是一篇发表于CVPR2019的关于显著性目标检测的paper,在U型结构的特征网络中,高层富含语义特征捕获的位置信息在自底向上的传播过程中可能会逐渐被稀释,另外卷积神经网络的感受野大小与深度是不成正比的,目前很多流行方法都是引入Attention(注意力机制),但是本文是基于U型结构的特征网络研究池化对显著性检测的改进,具体步骤是引入了两个模块GGM(Global Guidance Module,全局引导模块)和FAM(Featu

一个能降低卷积金字塔中特征图的空间维度,目前为止,我们通过调整步幅,将滤镜每次移动几个像素.图1 从而降低特征图的尺寸.这是降低图像采样率的一种非常有效的方法. 图1 它移除了很多信息,如果我们不采用每两个卷积跳过一个的方法,二依然执行非常小的步幅,比如说1. 但是我们通过某种方法把相邻的所有卷积结合在一起,这种操作就叫做池化 有几种方法可以实现它,最常见的是最大池化,图2 图2 在特征图的每一点,查看它周围很小范围的点,计算附近所有点的最大值.使用最大池化有很多优点, 首先他不会增加参数数量,

恰当地使用对象池化技术,可以有效地减少对象生成和初始化时的消耗,提高系统的运行效率.Jakarta Commons Pool组件提供了一整套用于实现对象池化的框架,以及若干种各具特色的对象池实现,可以有效地减少处理对象池化时的工作量,为其它重要的工作留下更多的精力和时间.创建新的对象并初始化的操作,可能会消耗很多的时间.在这种对象的初始化工作包含了一些费时的操作(例如,从一台位于20,000千米以外的主机上读出一些数据)的时候,尤其是这样.在需要大量生成这样的对象的时候,就可能会对性能造成一些不

将长生命周期对象和大对象池化 请记住最开始说的原则:对象要么立即回收要么一直存在.它们要么在0代被回收,要么在2代里一直存在.有些对象本质是静态的,生命周期从它们被创建开始,到程序停止才会结束.其它对象显然不需要永远存在下去,但他们的生命周期会存在程序的某些上下文里.它们的存活时间会超过0代(1代)回收.这些类型的对象可以作为池化对象的备选.这虽然需要你手动管理内存,但实际情况下这是一个很好的选择.另外一个重要的需要池化的对象是分配在LOH里的大对象. 没有一个单一的标准方案或者API来实现对象

网上看到一个池化的解释是: 为了描述大的图像,可以对不同位置的特征进行聚合统计,如计算平均值或者是最大值,即mean-pooling和max-pooling 我的想法是,图像做卷积以后,将图像信息(特征)变强了,这时候允许减小图像的尺寸(因为卷积增强了信息,现在又牺牲 一点信息,达到数据尺寸减小但信息不一定减少),这就是类似于先做加法(卷积),再做减法(池化,典型下采样),一加一减, 加的时候图像尺寸没加,信习量加了,减的时候图像尺寸和信息量减,总体是吧,总体可能就可以用了. 池化,就是把某一区

CNN学习笔记:池化层 池化 池化(Pooling)是卷积神经网络中另一个重要的概念,它实际上是一种形式的降采样.有多种不同形式的非线性池化函数,而其中“最大池化(Max pooling)”是最为常见的.它是将输入的图像划分为若干个矩形区域,对每个子区域输出最大值.直觉上,这种机制能够有效地原因在于,在发现一个特征之后,它的精确位置远不及它和其他特征的相对位置的关系重要.池化层会不断地减小数据的空间大小,因此参数的数量和计算量也会下降,这在一定程度上也控制了过拟合.通常来说,CNN的卷积层之间都

原文地址:https://blog.csdn.net/CVSvsvsvsvs/article/details/90477062 池化层作用机理我们以最简单的最常用的max pooling最大池化层为例,对池化层作用机理进行探究.其他池化层的作用机理也大致适用这一机理,在这里就不加入讨论. 图片和以下部分内容来自 CS231n 从上面左图可以看到,使用了pool操作其实就是降低图片的空间尺寸.右图使用一个 2 × 2的 池化核(filter),以2为步长(stride),对图片进行max pool

池化层(Pooling layers) 除了卷积层,卷积网络也经常使用池化层来缩减模型的大小,提高计算速度,同时提高所提取特征的鲁棒性,我们来看一下.   先举一个池化层的例子,然后我们再讨论池化层的必要性.假如输入是一个4×4矩阵,用到的池化类型是最大池化(max pooling).执行最大池化的树池是一个2×2矩阵.执行过程非常简单,把4×4的输入拆分成不同的区域,我把这个区域用不同颜色来标记.对于2×2的输出,输出的每个元素都是其对应颜色区域中的最大元素值. 左上区域的最大值是9,右上区域

一.输入层 1.用途 构建深度神经网络输入层,确定输入数据的类型和样式. 2.应用代码 input_data = Input(name='the_input', shape=(1600, 200, 1)) 3.源码 def Input(shape=None, batch_shape=None, name=None, dtype=None, sparse=False, tensor=None): if not batch_shape and tensor is None: assert shape

本章代码:https://github.com/zhangxiann/PyTorch_Practice/blob/master/lesson3/nn_layers_others.py 这篇文章主要介绍了 PyTorch 中的池化层.线性层和激活函数层. 池化层 池化的作用则体现在降采样:保留显著特征.降低特征维度,增大 kernel 的感受野. 另外一点值得注意:pooling 也可以提供一些旋转不变性. 池化层可对提取到的特征信息进行降维,一方面使特征图变小,简化网络计算复杂度并在一定程度上避

终于有了2个月的空闲时间,给自己消化沉淀,希望别有太多的杂事打扰.在很多课程中,我都学过卷积.池化.dropout等基本内容,但目前在脑海中还都是零散的概念,缺乏整体性框架,本系列博客就希望进行一定的归纳和梳理,谋求一个更清晰的思路. ## Outline 卷积 tensorflow-conv 池化 tensorflow-pooling 反向传播 梯度消散和梯度爆炸 ## Notes [卷积(Convolution)] 卷积的目的就是从原始数据中提取出特征,过程是利用卷积核(kernel)按照下