姓名：贾轶名 学号：21011210011 学院：通信工程学院
【嵌牛导读】目标检测在现实中的应用很广泛，我们需要检测数字图像中的物体位置以及类别，它需要我们构建一个模型，模型的输入一张图片，模型的输出需要圈出图片中所有物体的位置以及物体所属的类别。在深度学习浪潮到来之前，目标检测精度的进步十分缓慢，靠传统依靠手工特征的方法来提高精度已是相当困难的事。而ImageNet分类大赛出现的卷积神经网络（CNN）——AlexNet所展现的强大性能，吸引着学者们将CNN迁移到了其他的任务，这也包括着目标检测任务，近年来，出现了很多目标检测算法。
【嵌牛鼻子】计算机视觉
【嵌牛提问】如何理解目标检测算法——SPP-Net
【嵌牛正文】
针对R-CNN对所有候选区域分别提取特征、计算量大的问题，2015年He等提出空间金字塔网络（Spatial Pyramid Pooling Network，SPP-Net）。SPP-Net 在最后一个卷积层和全连接层之间加入空间金字塔结构；使用多个标准尺度微调器对图像进行分割，将量化后的局部特征融合生成中层表达，在第五个卷积层的特征图上生成固定长度的特征向量，一次性提取特征避免重复特征提取，打破了固定尺寸输入的束缚。
R-CNN模型与SPPNet模型
将侯选区域送到CNN里面提取特征向量时，因为CNN的输入图像需要固定大小，而候选区域的长宽都是不固定的，故需要对候选区域填充到固定大小，当对侯选区域做cropping或者warping操作，图片不完整包含物体，都会造成识别精度损失。
SPP-Net的解决办法是使用“空间金字塔变换层”将接收任意大小的图像输入，输出固定长度的输出向量，这样就能让SPP-Net可接受任意大小的输入图片，不需要对图像做crop/wrap操作。
空间金字塔池化网络结构:
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R-CNN模型与SPP-Net模型
在R-CNN中，每个候选区域都要塞到CNN内提取特征向量，一张图片有2000个候选区域，也就是一张图片需要经过2000次CNN的前向传播，这2000重复计算过程会有大量的计算冗余，耗费大量的时间。SPPNet提出了一种从候选区域到全图的特征映射(feature map)之间的对应关系，通过此种映射关系可以直接获取到候选区域的特征向量，不需要重复使用CNN提取特征，从而大幅度缩短训练时间。
SPP Net的实现过程：
(1)SPP Net把全图传入CNN得到全图的feature map；(2)让候选区域与feature map直接映射，得到候选区域的映射特征向量(这是映射来的，不需要过CNN);(3)映射过来的特征向量大小不固定，所以这些特征向量传入SPP层(空间金字塔变换层)，SPP层接收任何大小的输入，输出固定大小的特征向量，再传给FC层。
上图SPPlayer分成1x1(塔底)，2x2(塔中)，4x4（塔顶）三张子图，对每个子图的每个区域作max pooling，出来的特征再连接到一起，就是(16+4+1)x256（kM)的特征向量。
无论输入图像大小如何，出来的特征固定是(16+4+1)x256维度。这样就实现了不管图像尺寸如何，SPP层的输出永远是(16+4+1)x256特征向量。
网络训练阶段：
论文中将网络的训练分为两种：Single-size和Multi-size。
Single-size的训练过程：
理论上说，SPP-net支持直接以多尺度的原始图片作为输入后直接BP即可。实际上，caffe等实现中，为了计算的方便，GPU、CUDA等比较适合固定尺寸的输入，所以训练的时候输入是固定了尺度了的。以224*224的输入为例：
在conv5之后的特征图为：13x13（a*a） 金字塔层bins: n*n
将pooling层作为sliding window pooling，则windows_size=[a/n] 向上取整 ，stride_size=[a/n]向下取整。参数如下：
Multi-size training的训练过程：
使用两个尺度进行训练：224*224 和180*180
训练时，用224*224的图片训练一个epoch，之后用180*180的图片训练一个epoch，二者交替进行。
两种尺度经过SSP后，输出的特征维度都是(9+4+1)x256（kM）。
对于映射关系，论文中给出了一个公式：
假设(x’,y’)表示特征图上的坐标点，坐标点(x,y)表示原输入图片上的点，那么它们之间有如下转换关系，这种映射关系与网络结构有关：(x,y)=(S*x’,S*y’)
反过来，我们希望通过(x,y)坐标求解(x’,y’)，那么计算公式如下：
其中S就是CNN中所有的strides的乘积，包含了池化、卷积的stride。
比如，对于下图的集中网络结构，S的计算如下：
论文中使用的是ZF-5： S=2*2*2*2=16 Overfeat-5/7 : S =2*3*2 =12
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