一般的網(wǎng)絡(luò)（如AlexNet）,由于全連接層的存在，要求輸入圖片的尺寸是固定大小的（如224 * 224），這就需要將原始圖片裁剪或形變。但是裁剪出的區(qū)域可能不包含整個物體以及形變可能導(dǎo)致我們不想看到的幾何失（如圖一所示）值朋，識別準(zhǔn)確率就可能因此下降。文中提出的SPP就是為了解決輸入尺度固定的問題吁恍。
SPP
如圖二所示扒秸，設(shè)特征映射m的尺度是a * a，將m分成單金字塔層次的n * n組冀瓦， 則window = ceil(a / n)伴奥，stride = floor(a / n)。對于多金字塔層次同理（如圖二就是3層次金字塔—— 1 * 1翼闽， 2 * 2拾徙， 4* 4）。這樣就能生成固定長度的表征感局。
多層次池化（multi-level pooling）對物體形變更魯棒尼啡。
多尺度訓(xùn)練
文中多尺度訓(xùn)練采用的是在一個epoch內(nèi)采用同一尺度（如224）暂衡，在另一個epoch使用另外一個尺度（如180）。
圖像識別實(shí)驗(yàn)
可以看到SPP和多尺度訓(xùn)練是有助于提高識別準(zhǔn)確率的崖瞭。
結(jié)合圖三、圖四书聚，可以看到多視角的結(jié)果比單視角的結(jié)果好唧领。單視角下，全圖比局部好雌续。
目標(biāo)檢測實(shí)驗(yàn)
RCNN測試的時候?qū)γ總€RP都提取特征斩个，重復(fù)計(jì)算很多。使用SPPNet的話一次提取整張圖片特征驯杜，將RP投影到pool5受啥，提取對應(yīng)的RP特征，極大地減少了計(jì)算量艇肴。
文中寫到腔呜，為簡化訓(xùn)練，只fine-tune全鏈接層再悼。訓(xùn)練方式和RCNN一樣核畴。
參考文獻(xiàn)
1.?Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition
