Abstract-befintliga djupa konvolutionella neurala nätverk (CNN) kräver en fast storlek (t.ex., 224×224) ingångsbild. Detta krav är "artificiellt" och kan minska igenkänningsnoggrannheten för bilder eller underbilder av godtycklig storlek/skala. I detta arbete utrustar vi nätverken med en annan pooling strategi, "spatial pyramid pooling", för att eliminera ovanstående krav. Den nya nätverksstrukturen, kallad SPP-net, kan generera en fast längd representation oavsett bildstorlek/skala. Pyramidpoolning är också robust mot objektdeformationer. Med dessa fördelar bör SPP-net generellt förbättra alla CNN-baserade bildklassificeringsmetoder. På ImageNet 2012 dataset visar vi att SPP-net ökar noggrannheten hos en mängd olika CNN-arkitekturer trots deras olika design. På Pascal VOC 2007 och Caltech101-datauppsättningar uppnår SPP-net toppmoderna klassificeringsresultat med hjälp av en enda fullbildsrepresentation och ingen finjustering. Kraften i SPP-net är också betydande i objektdetektering. Med hjälp av SPP-net beräknar vi funktionen kartor från hela bilden bara en gång, och sedan pool funktioner i godtyckliga regioner (sub-bilder) för att generera fasta-längd representationer för utbildning av detektorerna. Denna metod undviker upprepade gånger att beräkna de konvolutionella funktionerna. Vid bearbetning av testbilder är vår metod 24-102× snabbare än R-CNN-metoden, samtidigt som vi uppnår bättre eller jämförbar noggrannhet på Pascal VOC 2007. I ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) 2014 rankas våra metoder #2 i objektdetektering och #3 i bildklassificeringen bland alla 38 team. Detta manuskript introducerar också den förbättring som gjorts för denna tävling.
I stället för att använda ett stort antal segmenterade bilder, SPPNet REF föreslår en rumslig pyramid pooling lager för att återanvända funktionen kartor för regionala förslag generation oavsett indata bildstorlek.
Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}