卷积神经网络—SPPNet(空间金字塔池化)

一：介绍 SPPNet 目前流行的CNN都需要固定size和scale的输入图片；所以基本上都是通过剪裁（crop）和wrap。这种处理方式有三个弊端 剪裁的图图片可能不包含整个物体 wrap导致物体变形 当物体大小改变时，预定义的scale可能不适合物体的变化 CNN网络对于固定输入的要求，主要在全连接的分类器层，而特征提取层可以通过控制子采样比例和filter尺寸来调节，来接受各种scale和

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