RoI Pooling详解

最新推荐文章于 2025-05-06 14:20:07 发布
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本文深入探讨了Region of Interest (ROI) Pooling的概念及其在计算机视觉任务中的应用, 特别是在目标检测和实例分割中如何提高卷积神经网络的效率。
https://deepsense.ai/region-of-interest-pooling-explained/
ROI Pooling（感兴趣区域池化）
丿回到火星去
05-03 2万+
引言 感兴趣区域池化（Region of interest pooling）（也称为RoI pooling）是使用卷积神经网络在目标检测任务中广泛使用的操作。例如，在单个图像中检测多个汽车和行人。其目的是对非均匀尺寸的输入执行最大池化以获得固定尺寸的特征图（例如7×7）。 计算机视觉中的两个主要任务是对象分类和目标检测。在第一种情况下，系统应该正确地标记图像中的主要对象。在第二种情况下，它应该为图...
一文搞懂目标检测关键技术ROI Pooling
最新发布
qiutesting的博客
09-10 1282
在目标检测任务中，我们通常会遇到一个问题：​​如何将不同大小的候选框（Region of Interest, ROI）转换为固定大小的特征表示？​​ 这是因为目标检测模型中的全连接层需要固定长度的输入。想象一下，如果你有一堆不同大小的盒子（候选框），但需要一个标准大小的盒子来放入你的展示柜（全连接层），你会怎么做？这就是ROI Pooling要解决的问题！🎯特性ROI Align​​坐标处理​​两次量化（取整）保留浮点数​​精度​​有误差（~10% mAP损失）高精度​​计算复杂度​​。
roi pooling详细讲解
weixin_51015047的博客
02-18 1826
学习回顾roi pooling 项目场景：上次被师兄问了一下roi pooling的作用，才发现虽然之前已经学历很久的faster rcnn ，还是有很多细节自己没有学习透 重修： 目标检测typical architecture 通常可以分为两个阶段： （1）region proposal：给定一张输入image找出objects可能存在的所有位置。这一阶段的输出应该是一系列object可能位置的bounding box。这些通常称之为region proposals或者 regions of inte
ROI POOLING 介绍
aoche3999的博客
08-27 274
转自 https://blog.youkuaiyun.com/gbyy42299/article/details/80352418 Faster rcnn的整体构架： 训练的大致过程： 1、图片先缩放到MxN的尺寸，之后进入vgg16后得到（W/16，H/16）大小的feature map； 2、对于得到的大小为（W/16，H/16）的feature map上的每一个位置，都生成三种比例...
RoI pooling层详解
qinguanggai9953的博客
04-05 2201
RoI pooling层的意义： RoIs pooling是pooling层的一种，而且是针对RoIs的pooling，特点是输入特征图的尺寸不固定，但是输出特征图的尺寸固定； 什么是ROI呢？ ROI是Region of Interest的简写，指的是在“特征图上的框”； 1）在Fast RCNN中， RoI是指Selective Search完成后得到的“候选框”在特征图上的映射，如下图...
Mask RCNN PyTorch中的ROI Pooling详解
# 1. 理解目标检测中的 Region Proposal Networks (RPN) RPN是目标检测中至关重要的组成部分，其主要作用是生成候选框（Region Proposals），用于检测物体位置和分类。RPN的设计原理基于深度学习网络，在图像特征图...
目标检测之ROI Pooling层解析
夏日山间过
08-04 5523
参考： 1 2 ROIs Pooling是Pooling层的一种，特点是输入特征图尺寸不固定，但是输出特征层尺寸固定。 ROI即region of interests，指的是特征图上的框。 在fast rcnn中，roi是指的是selective search完成之后得到的候选框在特征图上的映射。如下图： 而在faster rcnn中是在rpn之后产生的，然后再把各个候选框映射到...
ROI Pooling解析
hzhj的博客
03-07 3872
ROI Pooling最早由Ross Girshick在2015年的论文fast rcnn中提出，是对ROI(Region of Interest)的Pooling操作，广泛应用于物体检测的研究领域。该操作旨在对输入特征图中不同大小的ROI利用池化方法获得固定大小的输出特征图。 ROI Pooling层的输入： 经过基础网络卷积和池化后的固定大小的特征图； 表示ROI信息的N*5维的...
【YOLO】RoI Pooling 与 SPP 的核心区别详解
浩瀚之水的专栏
05-06 238
RoI Pooling（Region of Interest Pooling）和 SPP（Spatial Pyramid Pooling）都是用于处理不同尺寸输入的关键模块，但设计目标、应用场景和实现方式存在显著差异。
roi pooling
dashan8608的博客
09-13 479
转载自https://blog.deepsense.ai/region-of-interest-pooling-explained/ 目标检测typical architecture 通常可以分为两个阶段： （1）region proposal：给定一张输入image找出objects可能存在的所有位置。这一阶段的输出应该是一系列object可能位置的bounding box。这些通常称之为r...
ROI Pooling层解析
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lanran2的博客
03-03 11万+
ROI Pooling的意义 ROIs Pooling顾名思义，是Pooling层的一种，而且是针对RoIs的Pooling，他的特点是输入特征图尺寸不固定，但是输出特征图尺寸固定； 什么是ROI呢？ ROI是Region of Interest的简写，指的是在“特征图上的框”； 1）在Fast RCNN中， RoI是指Selective Search完成后得到的“候选框”在特征图上的映射
ROI Pooling
gufeng_1992的博客
11-29 1190
ROI Pooling 是pooling层的一种，ROI（Region of interest）.ROI是指矩形框，往往经过rpn后，输出的不止一个矩形框，所以需要对多个ROI进行pooling。 输入：1、data： 指的是进入RPN层之前的那个Conv层的Feature Map，通常我们称之为”share_conv“ 2、rois: 指的是RPN层的输出，一堆矩形框，形状为1*1*5*1（4
ROI pooling
u013102349的博客
03-08 400
目标检测通常分为两个阶段：(1)region proposal:给定一张图片，找出目标可能存在的位置。该阶段输出为一系列目标可能存在的位置的bounding box。这些bounding box通常被称为region proposals或者regions of interest (ROI)。(2) final classification:确定上一阶段的每个region proposal是否属于目...
RoI Pooling
Daniel2333的博客
01-15 2331
RoI Pooling 将不同大小的feature map pooling成一个相同大小的feature map.
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