在训练深度网络的时候，采用多尺度训练能够提升模型的性能，概括来讲，主要方法有：
第一，建立图像金字塔，即直接处理图像，选取不同分辨率的图像，通过多个通道送进网络进行训练，最后再进行融合，该类方法的主要缺点是会大大地增加网络的参数量和计算量；
第二，在feature map上进行融合，例如FPN；
第三，令网络可以处理不同尺度的图像，该类方法的核心是取消全连接层，从而使网络摆脱对输入图像的分辨率限制：
(1) 使用Global Average Pooling构成全连接层，此时该全连接只与最后一层的feature map的数量有关，与feature map的大小无关；
(2) 直接使用卷积层作为输出，YOLO V2就是采用的这种策略。由于每个feature map是参数共享的，因此即便feature map的大小发生变换，采用的卷积核参数也是一致的，从而实现多尺度训练。
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本文标题：YOLO V2的多尺度训练
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/halamktx.html
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