2024年9月19日 · SSPF模块将经过CBS的x、一次池化后的y1、两次池化后的y2和3次池化后的self.m (y2)先进行拼接，然后再CBS提取特征 SPPF 层通过使用不同大小的池化核来捕捉输入图像的 多尺度信息，并且减少通道数。

2022年8月15日 · SPP 模块是何凯明大神在2015年的论文《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》中被提出。 解决了卷积神经网络对图相关重复特征提取的问题，大大提高了产生候选框的速度，且节省了计算成本。 c_ = c1 // 2 # hidden channels . self.cv1 = Conv(c1, c_, 1, 1) . self.cv2 = Conv(c_ * (len(k) + 1), c2, 1, 1) .

2024年9月18日 · SPP（空间金字塔池化层，Spatial Pyramid Pooling）是一种 深度学习 中的技术，特别是在卷积神经网络（CNN）中用于处理不同尺寸和比例的输入图像。 该技术由何恺明等人在其研究中提出，旨在解决传统CNN需要固定输入图像尺寸的问题，同时提高模型的鲁棒性和泛化能力。 以下是SPP的详细解析： SPP层的主要作用是将任意尺寸的特征图转换成固定大小的特征向量，从而作为全连接层的输入。 这一特性使得SPP层能够处理不同尺寸的输入图像，避免了 …

2023年11月27日 · 但是在yolov5中SPP/SPPF作用是：实现局部特征和全局特征的featherMap级别的融合。 SPP结构又被称为 空间金字塔池化，能将任意大小的特征图转换成固定大小的特征向量。 接下来我们来详述一下SPP是怎么处理滴~ 输入层：首先我们现在有一张任意大小的图片，其大小为w * h。 输出层：21个神经元 -- 即我们待会希望提取到21个特征。 分析如下图所示：分别对1 * 1分块，2 * 2分块和4 * 4子图里分别取每一个框内的max值（即取蓝框框内的最大值），这一 …

2025年1月27日 · SPP结构又被称为空间金字塔池化，能将任意大小的特征图转换成固定大小的特征向量。 输入层：首先我们现在有一张任意大小的图片，其大小为w * h。 输出层：21个神经元 -- 即我们待会希望提取到21个特征。 分析如下图所示：分别对1 * 1分块，2 * 2分块和4 * 4子图里分别取每一个框内的max值（即取蓝框框内的最大值），这一步就是作最大池化，这样最后提取出来的特征值（即取出来的最大值）一共有1 * 1 + 2 * 2 + 4 * 4 = 21个。 得出的特征再concat在一 …

2023年7月7日 · SPP结构又被称为空间金字塔池化，能将任意大小的特征图转换成固定大小的特征向量。 输入层：首先我们现在有一张任意大小的图片，其大小为w * h。 输出层：21个神经元 -- 即我们待会希望提取到21个特征。 分析如下图所示：分别对1 * 1分块，2 * 2分块和4 * 4子图里分别取每一个框内的max值（即取蓝框框内的最大值），这一步就是作最大池化，这样最后提取出来的特征值（即取出来的最大值）一共有1 * 1 + 2 * 2 + 4 * 4 = 21个。 得出的特征再concat在一起 …

SPP是 空间金字塔池化，作用是一个实现一个自适应尺寸的输出。 （传统的池化层如最大池化、平均池化的输出大小是和输入大小挂钩的，但是我们最后做全连接层实现分类的时候需要指定全连接的输入，所以我们需要一种方法让神经网络在某层得到一个固定维度的输出，而且这种方法最好不是resize（resize会失真），由此SPP应运而生，其最早是何凯明提出，应用于RCNN模型） 当今的SPP在faster-rcnn上已经发展为今天的 Multi-Scale-ROI-Align，而在Yolo上发展为SPPF …

本文给大家带来是用最新的改进是 RT-DETR模型中的AIFI模块间 去替换 YOLOv11中的SPPF。 RT-DETR号称是打败 YOLO 的检测模型，其作为一种基于 Transformer 的检测方法，相较于传统的基于 卷积 的检测方法，提供了更为全面和深入的特征理解，将RT-DETR中的一些先进模块融入到YOLOv11往往能够达到一些特殊的效果，因为发论文并不一定要提高精度轻量化模型也是一个方向 （本文含yolov11和RT-DETR的结合文件，配合RT-DETR检测头）。 论文地址： RT …

2024年3月22日 · SPPF（Spatial Pyramid Pooling Fast）模块是Yolov5中的另一个关键组件，它用于提取不同尺度的特征信息，进一步增强模型对目标的识别能力。 SPPF模块的结构类似于空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling，SPP），但在计算效率上进行了优化。 它通过不同尺度的池化操作，将输入特征图划分为不同大小的网格，并从每个网格中提取特征。 这样，模型就能够同时捕捉到全局和局部的特征信息，提高了对不同尺度目标的适应性。 在实际应用中，SPPF模块 …

Centroid-based clustering methods, e.g. K-Means, are widely used due to fast computation and clear interpretation. In this paper, inspired by the convex cluster.