SPP-Net可以解决不同的数据集之间Scale不一致的问题
2017-12-06 21:06
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问题描述如下:
数据集A中训练得到的模型Model-A,现在有一个新的数据集B,但是数据集A和B之间的尺寸差异比较大,数据集A中的物体所占的尺寸相较于B而言,尺寸比较小,因此用Model-A对数据B中的图片提取特征的时候,可以对输入图片Resize到一个更大的Size,这样输入到Model-A中的图片中的物体的尺寸就变大了,这种不一致的问题就得到了缓和。
在SPP-Net论文中,作者做了实验,使用尺寸A训练得到的A-SPP-Net,但是在测试的时候,输入尺寸为B,然后使用原来的A-SPP-Net用来对B提取特征,这样取得了最好的效果。(这样主要的原因是:VOC数据集的图片较ImageNet的图片更小)原来的模型是在ImageNet上预训练得到的,然后用到VOC数据集上提取特征,这个时候,把输入的图片的尺寸放大一下,相当于图片的中目标与原来在ImageNet数据集上的目标大小差别更小,然后输入到模型中提取特征,用SVM进行分类,得到的效果最好。
数据集A中训练得到的模型Model-A,现在有一个新的数据集B,但是数据集A和B之间的尺寸差异比较大,数据集A中的物体所占的尺寸相较于B而言,尺寸比较小,因此用Model-A对数据B中的图片提取特征的时候,可以对输入图片Resize到一个更大的Size,这样输入到Model-A中的图片中的物体的尺寸就变大了,这种不一致的问题就得到了缓和。
在SPP-Net论文中,作者做了实验,使用尺寸A训练得到的A-SPP-Net,但是在测试的时候,输入尺寸为B,然后使用原来的A-SPP-Net用来对B提取特征,这样取得了最好的效果。(这样主要的原因是:VOC数据集的图片较ImageNet的图片更小)原来的模型是在ImageNet上预训练得到的,然后用到VOC数据集上提取特征,这个时候,把输入的图片的尺寸放大一下,相当于图片的中目标与原来在ImageNet数据集上的目标大小差别更小,然后输入到模型中提取特征,用SVM进行分类,得到的效果最好。
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