Spatial Pyramid Pooling（空间金字塔池化）-变尺度CNN训练

1. 需求创造好的产品，产品拓宽原始的需求 当前的深度神经网络一般都需要固定的输入图像尺寸（如224*224）. 这种需求很明显是人为的，潜在性的弊端会降低识别精度（为了使图像尺寸相同，一定会涉及到图像的比例/非比例放缩，这就引入了尺度误差和形变误差）。何凯明师兄的这项工作主要是讲多分辨率搜索的思想融入到了现有的深度网络中，从而实现了多尺度网络的训练以及识别，进而提升了图像分类和目标检测的精度（核

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