ROIPooling

Deformable ConvNets v2: More Deformable, Better Results

在可变形卷积v1中，引入了deformableconv和deformableRoIpooling来应对，它们对卷积和RoIpooling分布加入来offset，来使得神经网络关注真实的物体形状。
Junr_0926·2020-03-07 03:11

Faster RCNN 目标检测之Fast RCNN检测器

首先，backbone输出的特征图和rpn网络输出的roi同时进入roipooling层，将每一个roi对应的特征图区域，池化为统一大小（7*7）。
mhxin·2020-02-14 23:49

Fast R-CNN

其主要思想为：(1)使用一个简化的SPP层——RoI（RegionofInteresting）Pooling层，操作与SPP类似；(2)训练和测试是不再分多步：不再需要额外的硬盘来存储中间层的特征，梯度能够通过RoIPooling
EchoIR·2019-12-30 14:22

ROIAlign源码详细解析

ROIAlign是在Mask-RCNN这篇论文里提出的一种区域特征聚集方式,很好地解决了ROIPooling操作中两次量化造成的区域不匹配(mis-alignment)的问题。
那时那月那人·2019-12-25 23:43

RoIPooling和RoIAlign

RoIPoolingConvlayers使用的是VGG16，feat_stride=32，假定原图中有一regionproposal，大小为665x665，这样，映射到特征图中的大小：665/32=20.78,即20.78x20.78，在计算的时候会进行取整操作，于是，进行的第一次量化，即映射的特征图大小为20*20假定pooled_w=7,pooled_h=7,即pooling后固定成7x7大小
yanghedada·2019-12-24 09:39

ROI Pooling 和 ROI Align

参考https://blog.csdn.net/u011436429/article/details/80279536注意：在ROIPooling中下取整会损失空间对称性。
D_Major·2019-12-16 22:52

目标检测之R-FCN网络

论文地址：https://arxiv.org/abs/1605.06409Github代码：Matlab版，Python版背景在FastR-CNN中，rbg利用ROIPooling解决了不同尺寸proposal
Kaami·2019-12-14 05:10

目标检测论文解读9——R-FCN

其实主要的原因是ROIPooling层后面的Conv5无法共享计算，每一个RoI都要计算一次，一次检测RoI可能有几百个，计算量巨大。我们已经知道Conv层的作用是提取
汪昕·2019-08-20 20:00

目标检测论文解读3——Fast R-CNN

ROIpooling将最后的maxpooling层换成RoIpool
汪昕·2019-08-18 22:00

Faster-RCNN预测过程详解

本文仅涉及faster-rcnn的前向预测过程及其相关文件、函数，训练及loss函数、ROIpooling、NMS以及各种细节函数等具体实现读者可以自行阅读源代码及其他相关博客simple-faster-rcnn
不会写代码的完结·2019-08-12 21:46

目标检测(Object Detection)-Faster RCNN中的ROI Pooling层

ROIPooling的作用就是把大小形状各不相同的候选识别区域归一化为固定尺寸的目标识别区域。FasterRCNN架构ROIPoolin
半杯茶的小酒杯·2019-07-28 20:48

maskrcnn_benchmark 代码详解之　poolers.py

前言：在目标检测的深度网络中最后一个步骤就是RoI层，其中RoIPooling会实现将RPN提取的各种形状的边框进行池化，从而形成统一尺度的特征层，这一工程中将涉及到ROIAlign操作。
leijieZhang·2019-06-13 18:16

池化方法(2)：GAP，SPP，RoIPooling，RoIAlign

池化方法(2)：GAP，SPP，RoIPooling，RoIAlign1、全局平均池化(GlobalAveragePooling，GAP)CNN网络中一般在全连接后会有激活函数来做分类，假设这个激活函数是一个多分类
clover_my·2019-05-29 17:29

【深度学习】目标检测网络结构MASK RCNN FPN

其相对于FASTERRCNN改进如下：1.分割，检测，分类同时进行2.引入ROIALIGN（对分类影响不大，对分割影响大，因为ROIPOOLING对应回图像中的像素会有偏差，该方法会相对准确）代替fasterrcnn
Sun7_She·2019-05-21 15:21

ROI Pooling（感兴趣区域池化）

引言感兴趣区域池化（Regionofinterestpooling）（也称为RoIpooling）是使用卷积神经网络在目标检测任务中广泛使用的操作。例如，在单个图像中检测多个汽车和行人。
丿回到火星去·2019-05-03 20:39

目标检测之Fast R-CNN通俗详解

FastR-CNN就是R-CNN结合SPPNet所做的改进和优化，采用了ROIPooling层来完成image的crop或者warp，得到固定尺寸的输出给到fc层（这里的ROIPoo
eternity1118_·2019-04-29 18:58

【对象检测】--- RoI常用方法

RoIAlign优势参考前言RoI，RegionofInterest，感兴趣的区域，通常指的是image经过一定的图像处理后，通过以圆、方框、不规则多边形等方式够了出所需要进行某些处理的区域RoI执行的步骤RoIPooling
PandaDreamer·2019-04-20 13:27

Mask R-CNN原理详细解读

将RoIPooling层替换成了RoIAlign层；添加了并列的FCN层（mask层）。
echo_hao·2019-03-27 14:37

ROIPooling 学习笔记

ROIPooling学习笔记ROIPooling的作用:在FasterRCNN系列的论文中,由于RPN出来的区域尺寸各异,而输出到后续层的特征尺寸又期望是统一大小,所以可以通过ROIPooling层来实现特征尺寸统一
DL爱好者·2019-03-20 20:16

SPPnet中的SPP pooling为什么没有Fast R-CNN的ROI pooling效果好

是到了roipooling之后才做出backward的前面的CNN是Imagenet上面训练的，然后直接不动。
WYXHAHAHA123·2019-03-11 17:33

深度网络解析之-Mask RCNN

MaskRCNN综合了FasterRCNN和FCN，并且改良了ROIPooling，提出了ROIAlign；FasterRCNN架构（图片参考reference）：MaskRCNN与FasterRCNN
Xu Liu·2019-02-10 11:26

ROIPooling和ROIAlign的特点和区别

一）、RoIPooling这个可以在FasterRCNN中使用以便使生成的候选框regionproposal映射产生固定大小的featuremap先贴出一张图，接着通过这图解释RoiPooling的工作原理针对上图
John_Rocker·2019-02-05 20:51

【总结帖】一些题目+答案

4.ROIpooling的主要作用是什么？知道ROIalign吗？它们两个的区别是什么？RoIPooling、RoIAlign笔记5.说一下Fasterrcnn中anchor的机制，分
littlemichelle·2019-01-27 13:00

RoIPooling与RoIAlign的区别

一、RoIPooling与RoIAlign1.1、RoIPooling通过对FasterRCNN的学习我妈了解的RolPooling可以使生成的候选框regionproposal映射产生固定大小的featuremap
kk123k·2019-01-20 20:05

Faster R-CNN中的RPN和anchor机制理解

FasterR-CNN操作流程：图片说明：FasterR-CNN=FastR-CNN+RPN，其中FastR-CNN结构不变；RPN负责生成proposals，配合最后一层的featuremap，使用ROIPooling
nicajonh·2019-01-07 11:30

逐字理解目标检测simple-faster-rcnn-pytorch-master代码（三）

ROIpooling部分参考博客。模型这块真的是挺难的，特别散，我觉得还是应该先看trainer,py，对训练有个整体框架看起来才能轻
Chan_Zeng·2018-12-28 21:58

理解目标检测算法之R-FCN

文章目录1动机2R-FCN网络结构2.1position-sensitivescoremaps2.2RoI-wisesubnetwork3R-FCN网络存在的问题在上一篇博文中，笔者写到了对RoiPooling
diligent_321·2018-12-23 14:29

目标检测算法Q&A

3RoIPooling和RoIAlign的区别是什么？4目标检测后处理算法（NMS、Soft-NMS、Softer-NMS）的区别是什么？5FPN对特别小和特别大的目标，效果提升明显吗？
diligent_321·2018-12-19 19:27

目标检测

featuremap，此时根据selectivesearch输出的2K个ROI，找到featuremap上对应的区域，这部分ROI的大小是不一样的，而后面要连接的是全连接层，因此必须把尺寸做到一样大，所以使用了ROIpooling
daxuan1881·2018-12-12 11:24

机器学习学习笔记(2)-目标检测与识别算法

1.基于区域建议的目标检测与识别算法R-CNN（SelectiveSearch+CNN+SVM）SPP-net（ROIPooling）FastR-CNN（SelectiveSearch+CNN+ROI）
摩天轮的守候·2018-11-07 16:05

ROIPooling的意义？全连接层输入需要固定尺度？全连接层的实现？为什么需要两个全连接层？

ROIPooling的作用，就是resize到统一尺寸，这样才能利用预训练的全连接层参数，大多是7*7大小，这是因为全链接层需要固定的输入尺寸.那么为什么需要固定尺寸呢？
Snoopy_Dream·2018-11-01 11:09

RoIPooling、RoIAlign

https://blog.csdn.net/wangyong1988/article/details/81064995一）、RoIPooling这个可以在FasterRCNN中使用以便使生成的候选框regionproposal
dl_007·2018-10-05 11:13

关于 tf.image.crop_and_resize的使用

关于tf.image.crop_and_resize的使用最近在学习fast-RCNN,在写ROIPooling层看到说可以直接利用tf.image.crop_and_resize。
亚里仕多德·2018-08-17 17:57

深度学习——SPPNet原理

SPPNet在普通的CNN结构中加入了ROI池化层（ROIPooling）使得网络
ciky奇·2018-08-14 13:09

TextSpotter with Explicit Alignment and Attention

Pipeline:整个流程包括基于Pvanet的基础网络结构，类似于ROIpooling的Textalig
watersink·2018-08-10 12:49

阿里高德 算法工程师 面试记录

ROIpooling怎么做的？（没说明白）SSD与FasterRCNN区别？他们的区别会怎么影响准确率或速度效果？（没说明白）行人跟踪算法
三井梅·2018-08-03 17:58

【目标检测算法】R-FCN学习笔记

SPP，FasterR-CNN类的方法在ROIpooling前都是卷积，是具备平移不变性的，但一旦插入ROIpooling之后，后面的网络结构就不再具备平移不变
Michelleweii·2018-07-22 22:26

目标检测之 Fast R-CNN

总体而言，FastR-CNN相对于R-CNN而言，主要提出了三个改进策略：1.提出了RoIPooling，避免了对提取的regionproposals进行缩放到224x224，然后经过pre-trainedCNN
鹊踏枝-码农·2018-07-13 20:46

Faster R-CNN算法解析

https://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn简介FastR-CNN算法采用SppNet的思想解决了R-CNN中图像warp操作，并且避免了特征的重复计算（参见ROIPooling
Kaami·2018-07-03 12:50

ROI Pooling的相关理解及Fast R-CNN与R-CNN的简单对比

ROIPooling介绍ROIPooling是Pooling的一种。
Kaami·2018-06-29 15:52

【深度学习】相关概念

下图是细节展开：ROIPooling他的特点是输入特征图
cyclone_li·2018-06-13 11:18

Fast R-CNN与ROI Pooling

借助于RoIpooling，FastR-CNN可以复用卷积特征。考虑到所有候选
图波列夫·2018-06-12 19:07

目标检测特殊层 ROIpooling和ROI Align和ROI warp和PSROIPooling和PSROI-Align

1、RoIPooling实现从原图ROI区域映射到卷积区域最后pooling到固定大小的功能，然后通过池化把该区域的尺寸归一化成卷积网络输入的尺寸。
女王の专属领地·2018-06-04 15:14

faster-rcnn中添加Mask中的RoiAlign层，使回归框更精确（ roi_align_layer.cu:240] Check failed: error == cudaSuccess *）

具体的操作为什么这样做，可参照：1.Caffe学习之自定义创建新的Layer层2.如何在caffe中自定义网络层ROIpooling层说起ROIAlignment，就要说道faster-rcnn的ROIpooling
Snoopy_Dream·2018-05-28 09:43

SPP(Spatial Pyramid Pooling)详解

一直对FastRCNN中ROIPooling层不解，不同大小的窗口输入怎么样才能得到同样大小的窗口输出呢，今天看到一篇博文讲得挺好的，摘录一下，方便查找。
weixin_34242509·2018-05-23 12:00

Faster R-CNN的好文

object-detection-and-classification-using-r-cnns/---------------------------------------------------（ROIpooling
ptgood·2018-05-21 23:17

端到端的文本检测识别

文章主要3点贡献：（1）提出端到端的OCR检测+识别的框架（2）改进的ROIpooling。相比于fasterRCNN中ROIpooling只能产生
watersink·2018-05-21 18:27

【caffe】【特殊层】RoiPooling层

1.RoiPooling层是对Caffe层的扩展，目的：把ROI区域归一化到相同尺寸大小，以便于后面的全连接层处理。
蝴蝶也可以飞过沧海·2018-04-28 18:34

Fast R-CNN 论文阅读

具体的：-借鉴并改进了SPPNet的共享卷积层计算思想，提出了ROIpooling，这样做可以在精修的时候对卷积的部分也进行参数的调整，也带来了最终结果的提升。
freshsnail·2018-03-29 01:22

空间变换网络STN

想象一下，人脸检测完了，直接使用ROIpooling取出
watersink·2018-03-10 19:40
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