SPP的作用

最新推荐文章于 2025-10-24 17:51:00 发布
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#深度学习 #机器学习 #人工智能

文章介绍了SPP（SpatialPyramidPooling）层如何解决卷积神经网络（CNN）训练时输入图像尺寸需一致的问题。SPP通过使用不同尺度的池化层，允许输入图像尺寸不固定，将特征融合成固定长度的向量输入到全连接层，从而增强了模型的灵活性。

  解决了训练CNN需要输入图像尺寸一致的问题。

  一个CNN可看作由卷积、池化、全连接层组成，由于全连接层的权重矩阵是一个固定值，因此输入全连接层的特征图的维度也必须固定。

  SPP利用多尺度思想解决了上述问题，使得神经网络的训练过程由图1变为图2，即输入图像的尺寸可以不一样，不再受到限制。

在这里插入图片描述

图1 原有神经网络训练过程

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图2 带SPP的神经网络训练过程

  SPP的思想就是利用多个不同尺度的池化层进行特征的提取，融合成一个21维的向量输入至全连接层。

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图3 SPP网络结构
【SPP】RFCOMM 层在SPP中互操作性要求深度解析
byte轻骑兵的技术小窝
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对sppnet网络的理解
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3分钟理解Spatial Pyramid Pooling层 (SPP层)
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论文阅读：VGGNet—Very Deep Convolutional Networks For Large-Scale Image Recognition
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晓野豬
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spp
03-09
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