金字塔池化Spatial Pyramid Pooling

目的:为了解决输入大小不一的图片的网络中全连接层的不变长度的问题

在DeepCNN中,池化层和卷积层的输入输出都可变化,但是到了全连接层,输入是无法变化的,所以当输不同大小的图片时,经过前面几层的卷积和池化,再经过全连接层时可能会有输入不匹配的现象,为了固定此时全连接层的输入,才产生了空间金字塔池化方法。

对于卷积层的不同通道(256)的特征图输入,这里采用池化金字塔(1X1,2X2,4X4)X256,金字塔共有三层,共有256个金字塔,所以输出是固定的。为了得到这固定的输出,需要对每一个金字塔层计算出一个池化操作,如下。


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