SPP-Net论文详解

SPP-Net是出自2015年发表在IEEE上的论文-《Spatial Pyramid Pooling in Deep ConvolutionalNetworks for Visual Recognition》。

在此之前，所有的神经网络都是需要输入固定尺寸的图片，比如224*224（ImageNet）、32*32(LenNet)、96*96等。这样对于我们希望检测各种大小的图片的时候，需要经过crop，或者warp等一系列操作，这都在一定程度上导致图片信息的丢失和变形，限制了识别精确度。而且，从生理学角度出发，人眼看到一个图片时，大脑会首先认为这是一个整体，而不会进行crop和warp，所以更有可能的是，我们的大脑通过搜集一些浅层的信息，在更深层才识别出这些任意形状的目标。

为什么要固定输入图片的大小？

       卷积层的参数和输入大小无关，它仅仅是一个卷积核在图像上滑动，不管输入图像多大都没关系，只是对不同大小的图片卷积出不同大小的特征图，但是全连接层的参数就和输入图像大小有关，因为它要把输入的所有像素点连接起来,需要指定输入层神经元个数和输出层神经元个数，所以需要规定输入的feature的大小。
       因此，固定长度的约束仅限于全连接层。以下图为例说明：

                             

            作为全连接层，如果输入的x维数不等，那么参数w肯定也会不同，因此，全连接层是必须确定输入，输出个数的。

SPP-Net是如何调整网络结构的？