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第1章 SPP-Net网络概述
1.1 什么是SPP-Net？
SPP-Net是一种可以不用考虑图像大小，输出图像固定长度网络结构，并且可以做到在图像变形情况下表现稳定。SPP-Net是出自论文《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》。
在SPP-Net之前，所有的神经网络都是需要输入固定尺寸的图片，比如224*224（ImageNet）、32*32(LenNet)、96*96等。这样对于我们希望检测各种大小的图片的时候，需要经过resize、crop，或者warp等一系列操作，这都在一定程度上导致图片信息的丢失和变形，限制了识别精确度。而且，从生理学角度出发，人眼看到一个图片时，大脑会首先认为这是一个整体，而不会进行crop和warp，所以更有可能的是，我们的大脑通过搜集一些浅层的信息，在更深层才识别出这些任意形状的目标。
1.2 SPP-Net的基本思想
SPP-Net对这些网络中存在的缺点进行了改进，基本思想是：输入整张图像，提取出整张图像的特征图，然后利用空间关系从整张图像的特征图中，在spatial pyramid pooling layer提取各个region proposal的特征。
一个正常的深度网络由两部分组成，卷积部分和全连接部分，要求输入图像需要固定size的原因并不是卷积部分而是全连接部分。所以SPP层就作用在最后一层卷积之后，SPP层的输出就是固定大小。
1.3 SPP-Net的好处与优点
- SPP-net不仅允许测试的时候输入不同大小的图片，
- 训练的时候也允许输入不同大小的图片，
- 通过不同尺度的图片同时可以防止overfit（过拟合）
- SPP-net的效果已经在不同的数据集上面得到验证，速度上比R-CNN快24-102倍。在ImageNet 2014的比赛中，此方法检测中第二，分类中第三。
第2章 SPP网络结构
2.1 SPP 金字塔池化层的位置
卷积层的参数和输入大小无关，它仅仅是一个卷积核在图像上滑动，不管输入图像多大都没关系，只是对不同大小的图片卷积出不同大小的特征图。
但是全连接层的参数就和输入图像大小有关，因为它要把输入的所有像素点连接起来,需要指定输入层神经元个数和输出层神经元个数，所以需要规定输入的feature的大小。因此，固定长度的约束仅限于全连接层。
SPP-Net在最后一个卷积层后，接入了金字塔池化层，使用这种方式，可以让网络输入任意的图片，而且还会生成固定大小的输出。因此，SPP网络的核心就是金字塔池化层。
2.2 SPP的特征提取
我们先从空间金字塔特征提取说起（这边先不考虑“池化”），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：
输入层：一张任意大小的图片,假设其大小为(w,h)。
输出层：21个神经元。
也就是我们输入一张任意大小的特征图的时候，我们希望提取出21个特征。
空间金字塔特征提取的过程如下：
（1）图片输入
黑色图片代表卷积之后的特征图，其尺寸是任意的，该特征作为SPP网络的输入。
（2）特征提取网格的定义（SPP池化层网格的定义）
生成三个SPP池化核，每个SPP池化核代表的是输出特征的网格，网格的大小，不同的应用，大小不同，这里假设为：4*4， 2*2， 1*1。
SPP池化核网格的个数，决定了输出的大小，而不是输入的大小。
SPP池化核网格的作用是均分任意长度尺寸图片的像素，如:
4 * 4的网络，就是把输入图片均分成 4 * 4 = 16个块，而不管输入图片的尺寸到底是多少。
1 * 1的网络，就是把输入图片均分成 1 * 1 = 01个块，而不管输入图片的尺寸到底是多少。
这样可以得到16+4+1=21种不同的固定长度的输出块(Spatial bins)。
注意：SPP的池化层与CNN网络中的池化层的定义是不同的。
- CNN的池化层：定义的是池化核的大小和stride的大小。
- SPP的池化层： 首先, SPP定义三个池化核。其二，SPP池化核网格的大小，如4 * 4，不是池化核的大小，而是输出特征的大小。
（3）对任何长度的输入图片的重新切分/划分
如上图所示，当我们输入一张任意尺寸的图片的时候，我们利用不同网格大小的池化核，对一张图片进行了划分。
第1个SPP池化核=(4 * 4), 把一张完整的任意长度的输入图片，分成了16个块，也就是每个块的大小就是(w/4,h/4);
第2个SPP池化核=(2 * 2), , 把一张完整的任意长度的输入图片，分成了4个块，也就是每个块的大小就是(w/2,h/2);
第3个SPP池化核=(1 * 1), , 把一张完整的任意长度的输入图片，分成了1个块，也就是每个块的大小就是(w,h);
经过上述的切分，可以得到最后总共可以得到16+4+1=21个块，即一个固定长度的特殊输出。
（4）最大池化特征提取
对每个网格，按照各自占用输入特征的范围，各自独立的进行池化，支持的算法算法有：
- 最大池化
- 最小池化
- 平均池化
（5）固定长度的特征输出
最大池化后，每个网格输出一个最大池化值，一共输出21个最大特征值，这21个输出特征值组成了最终的输出。这样就可以把任意长度的特征值，转化为一个固定大小的特征值了，由于SPP采用了三层不同的池化核，因此转化后的特征值，既包含了高层抽象特征，也包含了低层的具体特征。
当然你可以设计其它维数的输出，增加金字塔的层数，或者改变划分网格的大小）。
上面的三种不同刻度的划分，每一种刻度我们称之为：金字塔的一层。
空间金字塔池化，使得任意大小的特征图都能够转换成固定大小的特征向量，这就是空间金字塔池化的奥义（多尺度特征提取出固定大小的特征向量）。
备注：空间金字塔池化，与其他池化一样，对channel维度没有影响。
第3章 包含SPN结构的网络的训练
3.1 Multi-size training
使用两个尺度进行训练：比如，224*224 和180*180。
训练的时候，224x224的图片通过crop原始图片得到，180x180的图片通过进一步缩放224x224的图片得到。
之后，迭代训练，即用224*224的图片训练一个epoch，然后在用180*180的图片训练一个epoch，交替地进行。
两种尺度下，在SPP结构后，输出的特征维度都是(9+4+1)x256，参数是共享的，之后接全连接层即可。
3.2 single-size
理论上说，SPP-net支持直接以多尺度的原始图片作为输入。
实际上，深度学习框架，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。
第4章 SPP网络的pytorch实现
待续。。。。。。。参考：
https://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187655
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