Spatial Pyramid Pooling（空間金字塔池化）-變尺度CNN訓練

1. 需求創造好的產品，產品拓寬原始的需求 當前的深度神經網絡一般都需要固定的輸入圖像尺寸（如224*224）. 這種需求很明顯是人爲的，潛在性的弊端會降低識別精度（爲了使圖像尺寸相同，一定會涉及到圖像的比例/非比例放縮，這就引入了尺度誤差和形變誤差）。何凱明師兄的這項工作主要是講多分辨率搜索的思想融入到了現有的深度網絡中，從而實現了多尺度網絡的訓練以及識別，進而提升了圖像分類和目標檢測的精度（核

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