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【深度学习】多尺度的理解

多尺度训练这个问题应该是可以分为两个方面:一个是图像金字塔，一个是特征金字塔吧。

1、人脸检测的MTCNN就是图像金字塔，使用多种分辨率的图像送到网络中识别，时间复杂度自然就很高，毕竟每幅图都要用多种scale去检测。

2、像FPN特征金字塔网络，是在多个feature map上面识别的话，但是是一次图像输入完成的，所以只是识别时间会稍微长一些，时间复杂度并不会增加吧。

3、faster rcnn多个anchor带来的多种尺寸的roi这种是不是也可以算muti scale？

4、faster rcnn训练的时候，RPN和ROI Head网络的训练数据都不是简单的随机选取的啊，是通过计算IOU来根据正负样本数量和比例来选取的哇。先经过RPN粗略选取之后再使用ROI Head网络做矫正，效果一般是要好于yolo v1和ssd啊

来源：知乎 作者：不知道叫什么

 

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