Abstract
在现有的CNN中，对于结构已经确定的网络，需要输入一张固定大小的图片(e.g. 224×224)。那么检测各种大小的图片的时候，需要经过裁剪，或者缩放等一系列操作，这样往往会降低识别检测的精度。在这篇论文中,作者使用池化策略，在现有的CNN中，对于结构已经确定的网络，需要输入一张固定大小
阅读背景：
RCNN学习笔记(1)：《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》论文笔记
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