論文翻譯與解讀：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

文中若有翻譯錯誤，還望多多指正。 摘要        現有的深度卷積神經網絡（CNN）需要固定大小（例如，224×224）的輸入圖像。該要求是「人爲的」並且可能降低任意尺寸/比例的圖像或子圖像的識別精度。在這項工作中，我們爲網絡配備了另一種池化（Pooling）策略，即「空間金字塔池」，以消除上述要求。無論圖像大小/規模如何，這個新網絡結構，也可以叫做SPP-net，都可以生成固定長度的表示。金字

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