卷積神經網絡—SPPNet(空間金字塔池化)

一：介紹 SPPNet 目前流行的CNN都需要固定size和scale的輸入圖片；所以基本上都是通過剪裁（crop）和wrap。這種處理方式有三個弊端 剪裁的圖圖片可能不包含整個物體 wrap導致物體變形 當物體大小改變時，預定義的scale可能不適合物體的變化 CNN網絡對於固定輸入的要求，主要在全連接的分類器層，而特徵提取層可以通過控制子採樣比例和filter尺寸來調節，來接受各種scale和

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