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          池化方法總結(Pooling)

          分享人:ovincento 來源:互聯網 時間:2018-10-11 20:12:26 閱讀:0

          轉載自:https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/51441712?locationNum=4&fps=1 

          在卷積神經網絡中,我們經常會碰到池化操作,而池化層往往在卷積層后面,通過池化來降低卷積層輸出的特征向量,同時改善結果(不易出現過擬合)。

          為什么可以通過降低維度呢?

          因為圖像具有一種“靜態性”的屬性,這也就意味著在一個圖像區域有用的特征極有可能在另一個區域同樣適用。因此,為了描述大的圖像,一個很自然的想法就是對不同位置的特征進行聚合統計,例如,人們可以計算圖像一個區域上的某個特定特征的平均值 (或最大值)來代表這個區域的特征。[1]


           1.  一般池化(General Pooling)

          池化作用于圖像中不重合的區域(這與卷積操作不同),過程如下圖。

           

          我們定義池化窗口的大小為sizeX,即下圖中紅色正方形的邊長,定義兩個相鄰池化窗口的水平位移/豎直位移為stride。一般池化由于每一池化窗口都是不重復的,所以sizeX=stride。

           

          最常見的池化操作為平均池化mean pooling和最大池化max pooling:

          平均池化:計算圖像區域的平均值作為該區域池化后的值。

          最大池化:選圖像區域的最大值作為該區域池化后的值。


          2. 重疊池化(OverlappingPooling)[2]

          重疊池化正如其名字所說的,相鄰池化窗口之間會有重疊區域,此時sizeX>stride。

          論文中[2]中,作者使用了重疊池化,其他的設置都不變的情況下, top-1和top-5 的錯誤率分別減少了0.4% 和0.3%。



          3. 空金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling)[3] 

          空間金字塔池化可以把任何尺度的圖像的卷積特征轉化成相同維度,這不僅可以讓CNN處理任意尺度的圖像,還能避免cropping和warping操作,導致一些信息的丟失,具有非常重要的意義。

           

          一般的CNN都需要輸入圖像的大小是固定的,這是因為全連接層的輸入需要固定輸入維度,但在卷積操作是沒有對圖像尺度有限制,所有作者提出了空間金字塔池化,先讓圖像進行卷積操作,然后轉化成維度相同的特征輸入到全連接層,這個可以把CNN擴展到任意大小的圖像。


          空間金字塔池化的思想來自于Spatial Pyramid Model,它一個pooling變成了多個scale的pooling。用不同大小池化窗口作用于卷積特征,我們可以得到1X1,2X2,4X4的池化結果,由于conv5中共有256個過濾器,所以得到1個256維的特征,4個256個特征,以及16個256維的特征,然后把這21個256維特征鏈接起來輸入全連接層,通過這種方式把不同大小的圖像轉化成相同維度的特征。


          對于不同的圖像要得到相同大小的pooling結果,就需要根據圖像的大小動態的計算池化窗口的大小和步長。假設conv5輸出的大小為a*a,需要得到n*n大小的池化結果,可以讓窗口大小sizeX為,步長為 。下圖以conv5輸出的大小為13*13為例。


          疑問:如果conv5輸出的大小為14*14,[pool1*1]的sizeX=stride=14,[pool2*2]的sizeX=stride=7,這些都沒有問題,但是,[pool4*4]的sizeX=5,stride=4,最后一列和最后一行特征沒有被池化操作計算在內。


          SPP其實就是一種多個scale的pooling,可以獲取圖像中的多尺度信息;在CNN中加入SPP后,可以讓CNN處理任意大小的輸入,這讓模型變得更加的flexible。

           

          4.        Reference

          [1]    UFLDL_Tutorial  

          [2]    Krizhevsky, I. Sutskever, andG. Hinton, “Imagenet classification with deep convolutional neural networks,”in NIPS,2012.

          [3]    Kaiming  He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Su,Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition,LSVRC-2014 contest


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