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 REF, Han et al. införa en rumslig pyramidpooling (SPP), som visar stor styrka i objektdetektering.
Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}