SSP或者说是空间金字塔匹配(spatial pyramid matching or SPM)是BoW的一个扩展,它把一张图片划分为从不同的分辨率级别然后聚合这些不同分辨率的图像,在深度学习之前SPM取得了很大的成功,然是在深度学习CNN出现之后却很少被用到,SSP有一些很好的特征:1.它可以不论输入数据的大小而产生相同大小的输出,而卷积就不行 2.SPP使用多级别的空间块,也就是说它可以保留了很大一部分的分辨率无关性:3.SPP可以池化从不同尺度图像提取的特征. 对比于R-CNN,R-CNN更…