论文翻译与解读：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

文中若有翻译错误，还望多多指正。 摘要        现有的深度卷积神经网络（CNN）需要固定大小（例如，224×224）的输入图像。该要求是“人为的”并且可能降低任意尺寸/比例的图像或子图像的识别精度。在这项工作中，我们为网络配备了另一种池化（Pooling）策略，即“空间金字塔池”，以消除上述要求。无论图像大小/规模如何，这个新网络结构，也可以叫做SPP-net，都可以生成固定长度的表示。金字

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