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, Shaoqi ...
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2020-07-07 13:03:51
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RCNN-将CNN引入目标检测的开山之作 SPPNet-引入空间金字塔池化改进RCNN Fast R-CNN Faster R-CNN 图解YOLO SSD YOLO2 ...
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2020-04-18 16:06:24
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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ConvNe ...
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2019-08-18 13:56:31
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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 D ...
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2019-01-01 16:14:05
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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 ...
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2018-03-15 13:23:17
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图像识别进入深度学习时代后，特征提取这个词的使用频率明显下降了。因为深度网络已经完成了从图像输入到分类结果输出的全过程，似乎不需要再关心特征的好坏和特征提取对于识别结果的影响。不过，不管从算法研究还是工程实现角度看，将特征提取独立出来应该更有利。这样我们可以对各种特征提取方法和各种识别算法进行组合，找出效果最好的方案。我们先考虑非神经网络提取的特征，在深度神经网络大热以前，局部特征、空间金字塔、稀
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2018-03-13 14:00:33
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SPP-Net是出自2015年发表在IEEE上的论文-《Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition》。 池化空间金字塔的核心是： 1、因为，cnn要求图像固定大小，所以要做crop和warp ...
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2018-01-10 11:29:26
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当前深度卷积神经网络（CNNs）都需要输入的图像尺寸固定（比如224×224）。这种人为的需要导致面对任意尺寸和比例的图像或子图像时降低识别的精度。本文中，我们给网络配上一个叫做“空间金字塔池化”(spatial pyramid pooling,)的池化策略以消除上述限制。这个我们称之为SPP-ne... ...
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2017-11-07 19:32:37
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上一节主要是介绍LSD算法理论，这节主要是介绍LBD算法。 1.尺度空间中提取线段 为了克服在线检测碎片问题和提高大尺度变化的性能，我们的检测框架采用由对原始图像进行搞死下采样（ with a set of 尺度因子and 高斯模糊 ）的尺度空间金字塔组成（N层图像）。我们首先用Edline算法每层 ...
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2017-09-14 23:56:43
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注：本学习笔记是自己的理解，如有错误的地方。请大家指正，共同学习进步。 本文学习自CVPR论文《Discriminative Spatial Pyramid》、《Discriminative Spatial Saliency for Image Classification》及《Beyond Bag ...
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2017-08-07 20:39:21
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