多尺度检测（特征金字塔）（空间金字塔池化）（融合多层信息）的好处
多尺度检测（不同的idea） （特征金字塔）（空间金字塔池化）（带洞空间金字塔池化）（融合深浅层特征） 检测和分割中的例子 分割： sppnet中的spp空间金字塔池化结构；(spatial pyramid pooling) pspnet中的pyramid pooling ...
原文：SPPNet(特征金字塔池化)学习笔记
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 SPPNet的介绍 之前的卷积神经网络只能输入固定的尺寸进去因此不得不裁剪 变形。如图所示: 本文作者提出对于输入图片的尺寸要求只需 ...
2021-01-21 15:20 0 478 推荐指数：
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，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 ...
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空间金字塔池化 ssp-net
《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》，这篇paper提出了空间金字塔池化。 之前学习的RCNN，虽然使用了建议候选区域使得速度大大降低，但是对于超大容量的数据，计算速度 ...
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