CNN的训练图像与测试图像不一致的多尺度问题

CNN检测和定位方法 密集采样（滑窗）支持 对于一个训练好的CNN来说，CNN的结构（如CNN的层数、每一层feature map的个数，卷积层的kernel size等等）是固定的，但是，每一层的feature map的大小是可以改变的。 1）当测试样本和训练样本大小相同时，CNN最后一层的每一个节点分别输出一个0~1的实数，代表测试样本属于某一类的概率； 2）当测试样本比训练样本大时，CNN最

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