SPP-net解读
介绍：在上面的过程中我们已经看了YOLO实现图片的定位和识别的过程，可以看到它是一个end-to-end的网络，通过设置S*S个格子，然后让每个格子预测B个bbox，然后进行NMS可以得到置信度较大的几个类的预测，然后进行回归分析，注意里面loss值的计算，便可以得到计算速度非常快，效果很不错的YOLO网络，相比faster-rcnn网络，效果没有那么好，但是速度却有了很大的提升！今天我们看一个非end-to-end网络，来自何凯明大神团队的一种对RCNN的一种提升的网络-spp net，为什么要讲这个网络而不讲fast-RCNN后者faster-RCNN网络呢，因为spp net中有一个spatial pyramid pooling layer（添加在最后一个卷积层和第一个全连接层之间），这个层可以实现将通道数（channel）相同但大小不同（width,height）的feature maps进行转化，然后进行flatten运算，然后就可以进行和后期的全连接层进行全连接运算，然后实现对不同输入大小的图像进行CNN运算的操作（这个主要体现在spp net中的），下面我们来做一个介绍！
问题提出：
RCNN的候选框是通过selective search方法得到的，一张图片大概有2k左右个region proposals，然后通过crop/warp进行处理，将每个region proposal送入CNN中进行卷积特征的提取，这样导致：
1）训练时间非常慢，因为一张图片产生2k左右的region proposals，都会送入CNN中进行训练；
2）识别准确率很低，因为产生的region proposals都会通过crop/warp操作，resize到同一大小送入CNN中进行训练，这样会造成图片信息的缺失或者变形失真，会降低图片识别的正确率。
解决方法：
针对1），RCNN中将一张图片的每一个region proposal都送入CNN中进行特征提取，而卷积运算是比较耗时的，能不能将一张图片整体送入CNN中进行特征提取，然后将一张图片的多个region proposals映射到最后的特征层上，形成每个region proposal的feature maps，进而加速特征的提取；
针对2）呢，RCNN中将region proposal都resize成统一大小，这样会造成图片信息的丢失或者变形，导致识别准确率降低，那么能不能不resize，直接用不同大小的region proposals的feature maps呢，分析一下，CNN需要用同一大小的图片输入是主要是在最后一个卷积层(pool5/conv5(如果没有pool5)的话)与第一个全连接层(fc)之间需要训练一个大小固定的二维数组，那么意味着我们特征resize的最晚期限至少可以拖延到pool5/conv5（如果没有poo5的话），这样可以得到的特征更完整一些，然后将这些大小不同的region proposal对应的feature maps输出到同一大小，何凯明大神在这里采用了spatial pyramid pooling（spp layer）完成这个工作，提高了对应的准确率（定位+识别）。既然这个方法芥末厉害，那么就让我们来了解一下这个网络！
网络结构：
从下面图片可以看到，无论最后一个卷积层得到的feature maps的大小是怎样的，我们都将其转化为了（4*4+2*2+1*1）*256的全连接层，不过需要注意的是，可以转化的条件是虽然这些feature maps的大小不同，但是feature maps的channels相同（这里为256），那么如何将不同大小的feature maps进行spp 呢？下面我们来具体分析：
假设输入的大小为a*a*c，然后呢，这些feature maps分别被分成了[1*1,2*2,4*4]大小的块，期望的输出为1*1*c,2*2*c,4*4*c,然后将reshape成（1*1+2*2+4*4）*c的二维数组，具体这儿是采用pool操作实现的，不过pool层的size和stride是不同的，具体有如下公式：
输出为[n,n]，输入为[a,a]，假设取上整运算为<-()，取下整运算为->()，那么pool_size=<-(n/a)，stride=->(n/a)，这样我们就将其转化为了n*n*c的矩阵，例如（13*13，10*10）都要转化为（4*4），那么采用[p_s=4,,s=3],[p_s=3,s=2]的池化操作后便可以得到（这里有一个问题哈，就是如果(7*7）也要得到4*4的话，利用公式算出来得到的池化为（6*6）与预期的4*4不符，这里暂时还有问题，准备后期再找一些资料再深入理解，如果有知道这个问题是怎么结局的大佬还望不吝赐教！）
spp layer代码分析：
代码中存放的是spp layer中的目标输出大小，代码中bins=[1,2,3]，经过处理之后就可以得到对应的（1*1+2*2+3*3）*256=14*256=3584个神经元，即无论前面的feature map是多大的，经过spp layer处理之后得到固定大小的神经元，然后就可以和全连接层进行矩阵运算了！
import tensorflow as tf
import math
class SPPLayer():
def __init__(self,bins,feature_map_size):
self.strides = []
self.filters = []
# print(type(feature_map_size))
self.a = float(feature_map_size)
self.bins = bins
self.n = len(bins)
def spatial_pyramid_pooling(self,data):
self.input = data
self.batch_size = self.input.get_shape().as_list()[0]
for i in range(self.n):
x = int(math.floor(self.a/float(self.bins[i])))
self.strides.append(x)
x = int (math.ceil(self.a/float(self.bins[i])))
self.filters.append(x)
self.pooled_out = []
for i in range(self.n):
self.pooled_out.append(tf.nn.max_pool(self.input,
ksize=[1, self.filters[i], self.filters[i], 1],
strides=[1, self.strides[i], self.strides[i], 1],
padding='VALID'))
for i in range(self.n):
self.pooled_out[i] = tf.reshape(self.pooled_out[i], [self.batch_size, -1])
self.output = tf.concat(1, [self.pooled_out[0], self.pooled_out[1], self.pooled_out[2]])
return self.output应用：
- 图像分类
这里我们不做过多讲解，对比添加spp-single和spp-multi和no spp对应的错误率，可以发现使用spp layer可以提高识别准确率！
- 目标检测
这里注意是将region proposals映射到了对应的最后的卷积层的上面，然后得到了大批大小不同的feature maps，通过转化可以输出相同的feature maps！
可以看到利用spp net进行object detection的时候，不仅缩短了时间，同时也提高了对应的精度！
优点：
（PS：在卷积神经挽留过中，当输入不是固定size时？如何解决？
1）：对输入进行resize，统一到同一大小；（裁剪或者伸缩变换将会使得图片变化很大，造成准确率的降低！）
2）取消全连接吃呢个，对最后的卷积层global average pooling（GAP）；
3）在第一个全连接层前，假如spp layer(spatial pyramid pooling)。
）
参考：
Spatial Pyramid Pooling 详解
目标检测（3）-SPPNet
对sppnet网络的理解