http: www.dengfanxin.cn p 原文地址 我對物體檢測的一篇重要著作SPPNet的論文的主要部分進行了翻譯工作。SPPNet的初衷非常明晰，就是希望網絡對輸入的尺寸更加靈活，分析到卷積網絡對尺寸並沒有要求，固定尺寸的要求完全來源於全連接層部分，因而借助空間金字塔池化的方法來銜接兩者，SPPNet在檢測領域的重要貢獻是避免了R CNN的變形 重復計算等問題，在效果不衰減的情況下， ...
2017-11-07 17:32 0 4055 推薦指數：
論文標題：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 標題翻譯：用於視覺識別的深度卷積神經網絡中的空間金字塔池 論文作者：Kaiming He, Xiangyu ...
基於空間金字塔池化的卷積神經網絡物體檢測 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187655 作者：hjimce 一、相關理論 本篇博文主要講解大神何凱明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節 3.公式修正 一、為什么需要SPP 首先需要知道為什么會需要SPP。 我們都知道卷積神經網絡(CNN)由卷積層和全連接層組成，其中卷積層對於輸入數據的大小並 ...
在學習r-cnn系列時，一直看到SPP-net的身影，許多有疑問的地方在這篇論文里找到了答案。 論文：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 轉自：http ...
icme2020最佳學生論文獎 地址：https://sci-hub.pl/10.1109/ICME46284.2020.9102906 ...
SPPNet paper:Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition code 首先介紹最為傳統的alexNet,本文以及R-CNN有基於該網絡上進行改進 ...
對骨干提取的feature map（channel =N）做池化得到特征金字塔， 2. ...
