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 ...

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 ...

，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 ...

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 ...

​ 本文来自公众号“每日一醒” ​ ​ SPP 对于一个CNN模型，可以将其分为两个部分： 前面包含卷积层、激活函数层、池化层的特征提取网络，下称CNN_Pre， 后面的全连接网络，下称CNN_Post。 许多CNN模型都对输入的图片大小有要求，实际上 ...

对骨干提取的feature map（channel =N）做池化得到特征金字塔， 　　　　　　　　2. ...

一直对Fast RCNN中ROI Pooling层不解，不同大小的窗口输入怎么样才能得到同样大小的窗口输出呢，今天看到一篇博文讲得挺好的，摘录一下，方便查找。 Introduction 在一般的CNN结构中，在卷积层后面通常连接着全连接。而全连接层的特征数是固定的，所以在网络输入的时候，会固定 ...

icme2020最佳学生论文奖 地址：https://sci-hub.pl/10.1109/ICME46284.2020.9102906 ...