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NMS操作原理将当前所有边框以score分数做降序排序，选出第一个做结果进入结果队列，将剩下的box与其比较iou值，抑制大于阀值的box，将剩下的box作为新鲜数据开始第二轮，直到最终结束

起源何凯明2014年的paper：《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》，这篇paper主要的创新点在于提出了空间金字塔池化。paper主页目的缓解卷积或池化与全连接层的大小差异，因为卷积与池化无论大小都是一样做的，全连接却要求输入大小，因为有固定的权重矩阵。原理空间金字塔是很久以前的一种特征提取方法，跟Sift、Hog等特征息息相关。为了简单起见，我们假设一个很简单两层网络：