目標檢測-SPPNet

RCNN橫空出世之後，人們開始把目標檢測的重心放在了神經網絡上。但是RCNN有個非常明顯的缺點，就是速度慢，以爲有2000個候選框需要計算，所以跑了2000次前向傳播。這樣跑一張圖片就需要五十多秒。何凱明老師提出了一種新的思想，大大的提升了性能，這個方法叫做空間金字塔池化。 這個空間金字塔池化使用了比例池化,可以不關心輸入大小,也能夠輸出固定維度的特徵,從而代替全連接層.其實就是規定把圖片分成幾份

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