毕竟是shy哥
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SPPNet

简介：SPPNet[5]提出了一种空间金字塔池化层(Spatial Pyramid Pooling Layer, SPP)。它的主要思路是对于一副图像分成若干尺度的图像块(比如一副图像分成1份，4份，8份等)，然后对每一块提取的特征融合在一起，从而兼顾多个尺度的特征。SPP使得网络在全连接层之前能生成固定尺度的特征表示，而不管输入图片尺寸如何。当使用SPPNet网络用于目标检测时，整个图像只需计算一次即可生成相应特征图，不管候选框尺寸如何，经过SPP之后，都能生成固定尺寸的特征表示图，这避免了卷积特征图的重复计算。
【性能】 相比于RCNN算法，SPPNet在Pascal-07数据集上不牺牲检测精度(VOC-07, mAP=59.2%)的情况下，推理速度提高了20多倍。

【不足】 和RCNN一样，SPP也需要训练CNN提取特征，然后训练SVM分类这些特征，这需要巨大的存储空间，并且多阶段训练的流程也很繁杂。除此之外，SPPNet只对全连接层进行微调，而忽略了网络其它层的参数

SPPNet_第1张图片

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