SSP空間金字塔層筆記

動機： 在一般的CNN結構中，在卷積層後面通常連接着全連接。而全連接層的特徵數是固定的，所以在網絡輸入的時候，會固定輸入的大小(fixed-size)。但在現實中，我們的輸入的圖像尺寸總是不能滿足輸入時要求的大小。然而通常的手法就是裁剪(crop)和拉伸(warp)。 這樣做總是不好的：圖像的縱橫比(ratio aspect) 和 輸入圖像的尺寸是被改變的。這樣就會扭曲原始的圖像。而Kaiming

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