SPPNet

已于 2022-01-30 08:51:19 修改
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分类专栏： 深度学习算法 文章标签： java python linux 计算机视觉 人工智能
于 2021-12-22 11:07:37 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wrk226/article/details/122740495
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Spatial Pyramid Pooling，空间金字塔池化。
目的是解决现有cnn网络需要固定尺寸图片输入的问题。作者发现cnn网络之所以需要固定尺寸输入是因为全连接层的限制，因此使用SPP对CNN最后一层的输出进行多尺度的池化操作，从而保证全连接层获得的数据维度永远是固定的。这样不仅省去了resize导致的信息丢失，同时也帮助模型学习到了多尺度的信息。

参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/alibabazhouyu/article/details/80058009
B站：https://www.bilibili.com/video/BV1VN411d7Br?from=search&seid=9589903293114484796

深入浅出之SPPNET网络
浩瀚之水的专栏
09-17 2808
在普通的CNN机构中，输入图像的尺寸往往是固定的（比如224*224像素），输出则是一个固定维数的向量。SPP Net在普通的CNN结构中加入了ROI池化层（ROI Pooling），使得网络的输入图像可以是任意尺寸的，输出则不变，同样是一个固定维数的向量。
sppnet目标检测
04-02
### SPPNet (Spatial Pyramid Pooling Network)：用于目标检测的关键技术 #### 一、引言与背景 近年来，深度卷积神经网络（CNNs）在计算机视觉领域取得了革命性的进展，特别是在图像分类和目标检测任务上实现了...
SPPnet
dekiang
10-20 1033
目录1. Motivation2. SPPnet2.1 SPP层的原理2.2 SPPnet的区域映射原理3. 总结 论文: Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition. 来源：ECCV 2014 1. Motivation R-CNN模型存在很多缺点和可改进的地方，其中的两个缺点如下： CNN网络后面接的FC层需要固定的输入大小，导致CNN也需要固定大小的输入，即要求候选区域在进入CNN前需要c
5.3 SPPNet
qq_40066957的博客
05-08 330
5.3 SPPNet 学习目标 目标 知道SPPNet与RCNN的对比特点 掌握空间金字塔池化(spatial pyramid pooling)的原理和作用 掌握SPPNet的训练过程以及测试结果对比 知道SPPNet优缺点总结 应用 无 5.3.1 SPPNet介绍 针对之前R-CNN的缺点，我们来看 1、每个候选区域都进行了卷积操作提取特征，计算量大速度低效。 2、对于卷积网络来讲都需要输入的
sppnet
陈依依的博客
12-08 1209
R-CNN 作为CNN引入目标检测的开篇之作，后来又出现了sppnet ,fast R-CNN,faster R-CNN等一系列目标检测算法，本次主要学习的是sppnet 首先介绍一下R-CNN的流程： 每张图片通过selectivesearch选出大约2000张候选框，每个候选框单独输入CNN做卷积操作，在使用SVM分类，以及最后位置的精修。sppnet就提出能不能在整张图上提取候选框特征，这样在整幅图上只进行一次卷积。 spp-net在图像检测方面也表现优
SPPnet笔记
qq_24548569的博客
09-22 278
论文：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition Motivation R-CNN等神经网络都要求输入图片是固定尺寸，比如R-CNN要求输入图片是224×224，这样就限制了其他长宽比和其他尺寸的输入图片。不同长宽比和不同尺寸的输入图片是有意义的，首先，图片数据都不是同一尺寸的，他们大小...
SPPNet原理详解
yannkaii的博客
04-20 486
简单来说就是不管feature map的大小是多少，设置多个不同大小的池化核，分别对feature map进行池化，池化核的大小根据特征图的大小和设定好的池化后特征图的大小去计算。新的网络结构不需要对目标进行crop/warp，最重要的是对输入图像的大小不在进行限制，可以输入任意大小的图像，这主要得益于增加的空间金字塔池化（spatial pyramid pooling）。1、网络输入图像大小需固定：全连接层需要输入固定大小的输入，由于这个限制，输入图像的大小需固定。256），传输到全连接层。
SPPnet详解
qq_52053775的博客
05-28 1598
提出背景 R-CNN的特征提取网络要求输入图像为固定尺寸，和人的视觉系统相比，这一约束其实非常不自然。R-CNN对输入图像尺寸的这一约束，使得图像在进入网络之前，必须进行截取或拉伸，改变了图像原本的形态，直接影响了算法的性能。另外，R-CNN在对各个候选框进行特征提取的过程中，也进行了非常多重复的卷积计算，导致算法耗时很长，很难在实时系统中使用。针对上述两个问题，何恺明等人提出了一种新的池化方法，即空间金字塔采样，而基于这种方法构建的卷积神经网络，称为SPP-Net。下面将对空间金字塔采...
SPPNet网络模型
Forward no stop
12-25 1037
上篇文章详细阐述了R-CNN网络模型，本篇本章本来准备阐述Fast-RCNN模型的，介于SPP-Net模型有许多技巧性的技术可以在不同模型上使用，所以本篇详细分析下SPP-Net SPPNet论文：https://arxiv.org/abs/1406.4729 SPPNet论文翻译:https://blog.youkuaiyun.com/mengduan...
深度学习——SPPNet原理
c20081052的专栏
08-14 2137
从R-CNN 到Fast R-CNN，有必要了解下SPPNet，其全称为Spatial Pyramid Pooling Convolutional Networks（空间金字塔池化卷积网络）。 它将CNN的输入从固定尺寸改进为任意尺寸，例如在CNN结构中，输入图像的尺寸往往固定的（如224x224像素），输出可看做固定维数的向量。 SPPNet在普通的CNN结构中加入了ROI池化层（ROI Po...
SPPNet.zip
08-20
《SPPNet：基于空间金字塔池化的目标检测技术解析》 在计算机视觉领域，目标检测是至关重要的一环，它涉及到识别图像中特定对象的位置和类别。SPP-Net（Spatial Pyramid Pooling Network）是由He等人在2014年提出的...
R-CNN、SPPNet、Fast Rcnn、Faster R-CNN 原理以及区别
01-06
R-CNN原理：   R-CNN遵循传统目标检测的思路，同样采取提取框，对每个框提取特征，图像分类，非极大值抑制等四个步骤，只不过在提取特征这一步将传统的特征换成了深度卷积网络提取的特征。  对于原始图像， 首先...
算法刷题记录——LeetCode篇(1.8) [第71~80题](持续更新)
weixin_42826353的博客
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LeetCode71-80个人刷题总结。
C++：了解string类的重要函数
2301_81791624的博客
04-08 932
对于常用的一些string的函数，掌握上面的足以应对遇到的绝大部分情况了，并且我们可以看出封装了一个这样的字符串类后，我们以后再使用字符串就可以更加简洁更加方便了。后面会写一篇文章来进行对一些重要函数的模拟实现来帮助大家更加深入的了解这些函数的底层封装。
什么是虚拟线程？与普通线程的区别
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龚小帅的博客
04-11 603
虚拟线程的引入为 Java 并发编程提供了全新的选择，使得我们能够更加高效地处理大规模并发任务。它的轻量级、高效性和低内存占用，使得虚拟线程成为处理 IO 密集型任务的理想选择。在未来，随着 Java 生态的进一步发展，我们预计虚拟线程会在更多的领域得到应用，特别是在大规模并发处理和高性能计算领域。如果你目前还在使用传统的线程池来处理并发任务，虚拟线程无疑是一个值得尝试的技术，它可以大大简化你的代码并提升性能。
jdk21、17、11安装包
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04-10 238
通过以上步骤，可完成JDK的安装与配置。若需进一步学习Java开发，建议结合IDE（如IntelliJ IDEA或Eclipse）进行项目实践。# 查看Java运行时版本 javac -version # 查看编译器版本。我用夸克网盘分享了「jdk」，
Class 文件和类加载机制
m0_73748193的博客
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Java 源码（.java）经过javac 编译器编译生成的字节码文件（.class由 JVM 识别执行，包含类的完整结构信息（如字段、方法、常量池、访问权限等）；是平台无关的中间代码。JVM 的操作对象是 Class 文件，JVM 把 Class 文件中描述类的数据结构加载到内存中，并对数据进行校验、解析和初始化，最终形成可以被 JVM 直接使用的类型，这个过程被称为类加载机制。其中最重要的三个概念就是：类加载器、类加载过程和类加载器的双亲委派模型。类加载器。
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