对sppnet网络的理解

 

 

　前言：

　　　接着上一篇文章提到的RCNN网络物体检测，这个网络成功的引入了CNN卷积网络来进行特征提取，但是存在一个问题，就是对需要进行特征提取图片大小有严格的限制。当时面对这种问题，rg大神采用的是对分割出的2000多个候选区域，进行切割或者缩放形变处理到固定大小，这样虽然满足了CNN对图片大小的要求，确造成图片的信息缺失或者变形，会降低图片识别的正确率. 如下图所示：
　　　　　

　　正文：

　　何凯明大神在看到RCNN模型，分析了CNN模型的特点后：由卷积部分和全连接两部分构成，而对于卷积部分而言，比如任意图片大小(w,h),任意的卷积核size（a,b），默认步长为１，我们都会得到卷积之后的特征图F(w-a+1,h-b+1)，所以这部分对图片大小没有要求，有要求的地方在全连接层（如下图），全连接层的神经元设定之后是固定的（如图　Input layer 神经元个数），而每一个都对应者一个特征，rg大神在进入CNN前对图片进行warp处理，就是为了卷积之后的特征数，能够和了全连接层的神经元个数相等.

　　　　

 

　但是何大神觉得，事情还可以更有趣，他提出将特征数据（特征图）进一步处理，然后拼凑成和神经元个数相同的特征数，这样就可以不用warp图片大小也可以获得相同数量的特征，那么他是咋样处理这特征图的呢？

　　　　

论文中提到，比如我们有一张图片为例子：

　　　　　　　　　　　　　　

我们对这种图进行卷积处理（我们以zf为例，最后一个卷积之后得到这样的特征图）

　　　　

这张图显示的是一个60*40*256的特征图,到这儿之后，如果要得到固定的神经元个数，论文中提到的是21，我们就需要将60*40的特征图，我们暂且称这个特征图为feature A,进行处理，怎么处理呢？

我们先贴个图：

　　　　　　　　

如上图所示：

　　　　我们使用三层的金字塔池化层pooling，分别设置图片切分成多少块，论文中设置的分别是(1,4,16),然后按照层次对这个特征图feature A进行分别

处理（用代码实现就是for(1,2,3层)），也就是在第一层对这个特征图feature A整个特征图进行池化（池化又分为：最大池化，平均池化，随机池化），论文中使用的是最大池化，

得到１个特征。

　　第二层先将这个特征图feature A切分为4个(20,30)的小的特征图，然后使用对应的大小的池化核对其进行池化得到４个特征，

　　第三层先将这个特征图feature A切分为16个(10,15)的小的特征图，然后使用对应大小的池化核对其进行池化得到16个特征.

然后将这１＋４＋１６＝２１个特征输入到全连接层，进行权重计算. 当然了，这个层数是可以随意设定的，以及这个图片划分也是可以随意的，只要效果好同时最后能组合成我们需要的特征个数即可

   　这就是sppnet的核心思想，当然在这个模型中，何大神还对RCNN进行了优化，上面介绍的金字塔池化代替warp最重要的一个，但是这个也很重要，是什么呢？

何大神觉得，如果对ss提供的2000多个候选区域都逐一进行卷积处理，势必会耗费大量的时间，所以他觉得，能不能我们先对一整张图进行卷积得到特征图，然后

再将ss算法提供的2000多个候选区域的位置记录下来，通过比例映射到整张图的feature map上提取出候选区域的特征图B,然后将B送入到金字塔池化层中，进行权重计算.

然后经过尝试，这种方法是可行的，于是在RCNN基础上，进行了这两个优化得到了这个新的网络sppnet.

　值得一提的是，sppnet提出的这种金字塔池化来实现任意图片大小进行CNN处理的这种思路，得到了大家的广泛认可，以后的许多模型，或多或少在这方面都是参考了这种思路，就连

rg大神，在后来提出的fast-rcnn上也是收益于这种思想的启发.

  参考:

　　Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition