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SPPnet详解
RCNN系列：RCNN，SPPNet，Fast RCNN，Faster RCNN，R-FCN。
作者是何凯明
SPPNet出现的原因
之前的网络，比如LeNet，AlexNet，ZF，VGG等，它们的输入都是固定大小的，为什么要固定大小呐？原因就在最后连接的全连接层上。全连接层的输入一定是固定大小的。这一点很容易理解，因为全连接层网络就是传统的神经网络，传统的神经网络的输入层必定是固定大小的。而卷积神经网络的conv层的输入并不需要固定大小，
那么conv层不用固定大小，FC层的输入又要固定大小，那么在这两者之间加上一层SPP即可解决这个问题了。
在此之前，需要将图片经过crop（裁剪）、warp（拉伸）等操作把图片变换成固定尺寸，才能输入神经网络。这些操作在一定程度上会导致图片信息的丢失或者变形。对此SPPnet提出的解决方案是在最后一层卷积层后用空间金字塔池化层（Spatial Pyramid Pooling）代替普通池化层。
优点是：
1.它解决了深度卷积神经网络（CNNs）的输入必须要求固定图像尺寸（例如224*224）的限制。
2.在目标检测领域它提高了提取特征的效率，速度相比R-CNN提升24-102倍。
原理
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