SPPNet论文翻译-空间金字塔池化Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition...-优快云博客

SPPNet通过引入空间金字塔池化策略解决了深度卷积神经网络对输入图像尺寸固定的限制，使得网络能处理任意尺寸和比例的图像。该方法不仅提升了图像分类的准确性，还显著加快了物体检测的速度。

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我对物体检测的一篇重要著作SPPNet的论文的主要部分进行了翻译工作。SPPNet的初衷非常明晰，就是希望网络对输入的尺寸更加灵活，分析到卷积网络对尺寸并没有要求，固定尺寸的要求完全来源于全连接层部分，因而借助空间金字塔池化的方法来衔接两者，SPPNet在检测领域的重要贡献是避免了R-CNN的变形、重复计算等问题，在效果不衰减的情况下，大幅提高了识别速度。

用于视觉识别的深度卷积网络空间金字塔池化方法

Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition

Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun

摘要

当前深度卷积神经网络（CNNs）都需要输入的图像尺寸固定（比如224×224）。这种人为的需要导致面对任意尺寸和比例的图像或子图像时降低识别的精度。本文中，我们给网络配上一个叫做“空间金字塔池化”(spatial pyramid pooling,)的池化策略以消除上述限制。这个我们称之为SPP-net的网络结构能够产生固定大小的表示（representation）而不关心输入图像的尺寸或比例。金字塔池化对物体的形变十分鲁棒。由于诸多优点，SPP-net可以普遍帮助改进各类基于CNN的图像分类方法。在ImageNet2012数据集上，SPP-net将各种CNN架构的精度都大幅提升，尽管这些架构有着各自不同的设计。在PASCAL VOC 2007和Caltech101数据集上，SPP-net使用单一全图像表示在没有调优的情况下都达到了最好成绩。SPP-net在物体检测上也表现突出。使用SPP-net，只需要从整张图片计算一次特征图（feature map），然后对任意尺寸的区域（子图像）进行特征池化以产生一个固定尺寸的表示用于训练检测器。这个方法避免了反复计算卷积特征。在处理测试图像时，我们的方法在VOC2007数据集上，达到相同或更好的性能情况下，比R-CNN方法快24-102倍。在ImageNet大规模视觉识别任务挑战（ILSVRC）2014上，我们的方法在物体检测上排名第2，在物体分类上排名第3，参赛的总共有38个组。本文也介绍了为了这个比赛所作的一些改进。

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