Object Detection《SSP-Net》笔记（2）_sspnet 汉字识别-程序员宅基地
技术标签： 深度学习之图像处理
Spatial pyramid pooling in deep convolutional networks for visual recognition
说明：compute the feature maps from the entire image only once, and then pool features in arbitrary regions (sub-images) to generate fixed-length representations for training the detectors.
Introduction
直接输入整图，所有区域共享卷积计算;在Conv5层输出上提取所有区域的特征
spatial pyramid pooling (SPP)【空间金字塔池化】
1，The SPP layer pools the features and generates fixed length outputs, which are then fed into the fully connected layers (or other classifiers)。[替换Conv5的Pooling层]
Training the Network
1，Single-size training：
a fixed-size input (224×224) cropped。
2，Multi-size training
We consider two sizes: 180×180 in addition to 224×224. Rather than crop a smaller 180×180
region, we resize the aforementioned 224×224 region to 180×180.
问题
继承了R-CNN的剩余问题：需要存储大量特征+复杂的多阶段训练+训练时间仍然长
新问题：SPP层之前的所有卷积层参数不能finetune
SPP-Net概览
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