目標檢測算法SPPNet

引言： 前面介紹的R-CNN的速度慢在哪裏？ 答：每個候選區都要進行卷積操作提取特徵。因此，SPPNet孕育而生。 1. SPPNet SPPNet提出了SPP層，主要改進了以下兩個方面： 減少卷積計算 防止圖片內容變形 圖中第一行代表R-CNN的檢測過程，第二行是SPPNet的。輸入進R-CNN卷積層的圖像必須固定大小，因此要進過crop/warp，這會使原圖片變形。而SPPNet直接將原圖片輸

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