R-CNN和SPP-net
2015-09-16 22:37
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一、两篇文章的对比
R-CNN这篇文章对每个regionproposal进行cnn特征提取,也可以解决多标签问题,但从下面的框架图可以看到:
![](http://img.blog.csdn.net/20150429140918093?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMTE0ODMzMA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center)
需要输入大约2000次的cnn特征提取,在时间上和spp-net就有一定的差距,spp-net一幅图只需要计算一次featuremap,至于每个proposal的特征是在整幅图的featuremap进行多尺度pooling得到的,这样可以避免每个proposal都要重复送到CNN框架中进行计算,spp-net的速度大概是R-CNN的30-170倍,下图是spp-net中的核心的地方:
![](http://img.blog.csdn.net/20150429114354637?watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvdTAxMTE0ODMzMA==/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center)
二、代码调试遇到的问题
R-CNN的install可以依照https://github.com/rbgirshick/rcnn,spp-net可以按照这里的链接做http://ouxinyu.github.io/Blogs/20150413001.html
R-CNN这篇文章对每个regionproposal进行cnn特征提取,也可以解决多标签问题,但从下面的框架图可以看到:
需要输入大约2000次的cnn特征提取,在时间上和spp-net就有一定的差距,spp-net一幅图只需要计算一次featuremap,至于每个proposal的特征是在整幅图的featuremap进行多尺度pooling得到的,这样可以避免每个proposal都要重复送到CNN框架中进行计算,spp-net的速度大概是R-CNN的30-170倍,下图是spp-net中的核心的地方:
二、代码调试遇到的问题
R-CNN的install可以依照https://github.com/rbgirshick/rcnn,spp-net可以按照这里的链接做http://ouxinyu.github.io/Blogs/20150413001.html
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