http: www.dengfanxin.cn p 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， ...
2017-11-07 17:32 0 4055 推荐指数：
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 ...
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 Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun The 13th ...
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 ...
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 ...
icme2020最佳学生论文奖 地址：https://sci-hub.pl/10.1109/ICME46284.2020.9102906 ...
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 ...
对骨干提取的feature map（channel =N）做池化得到特征金字塔， 2. ...
