Object Detection系列(一) R-CNN
Object Detection系列(二) SPP-Net
Object Detection系列(三) Fast R-CNN
Object Detection系列(四) Faster R-CNN
Object Detection系列(五) R-FCN
SPP-Net简介
在上一篇R-CNN的文章中,详细介绍了R-CNN算法,同时也说明了R-CNN的致命缺陷,超长的训练时间(84h)和测试时间(47s),造成这个问题的主要原因就是重复性的卷积计算,在R-CNN中,输入到CNN网络中的图片是ss算法提取到的区域,每一张待检测图都会产生1000-2000个区域,这也就意味着卷积计算要重复1000-2000次,但是由于ss算法提取到的区域本身就有很多重叠,所以这种重复计算是非常没有必要的。
那么能不能只通过一次卷积计算就完成整张图像的特征提取工作呢?这就是SPP-Net的主要贡献,也是在R-CNN之后的很多网络结构的统一目标——如何共享卷积计算。
SPP-Net主要改进有下面两个:
1.共享卷积计算
2.空间金字塔池化
在SPP-Net中同样由这几个部分组成:
ss算法
CNN网络
SVM分类器
bounding box
ss算法的区域建议框同样在原图上生成,但是却在Conv5上提取,当然由于尺寸的变化,在Conv5层上提取时要经过尺度变换,这是它R-CNN最大的不同,也是SPP-Net能够大幅缩短时长的原因。因为它充分利用了卷积计算,也就是每张图片只卷积一次,但是这种改进带来了一个新的问题,由于ss算法生成的推荐框尺度是不一致的,所以在cov5上提取到的特征尺度也是不一致的,这样是没有办法做全尺寸卷积的(Alexnet)。
所以SPP-Net需要一种算法,这种算法能够把不一致的输入产生统一的输出,这就SPP,即空间金字塔池化,由它替换R-CNN中的pooling层,除此之外,它和R-CNN就一样了。
如何共享卷积计算