[Caffe]:關於SPP Layer

SPP Layer

SPP layer 是Kaiming He組在ECCV2014年的《Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition》這篇文章中提出的一種空間結構下采樣方法。
Caffe把該網絡層結構加進來自己的平臺中。下面我介紹下SPP結構的內容：

message SPPParameter {
  enum PoolMethod {
    MAX = 0;
    AVE = 1;
    STOCHASTIC = 2;
  }                                             //caffe提供了3種下採樣方法，分別是最大值，均值和隨機下采樣
  optional uint32 pyramid_height = 1;           // 設置金字塔結構高度
  optional PoolMethod pool = 2 [default = MAX]; // 下采樣方法，默認爲MAX
  enum Engine {
    DEFAULT = 0;
    CAFFE = 1;
    CUDNN = 2;
  }                                             // caffe對特殊層提供多個引擎，有三種，一種是默認，第二種是caffe實現，最後是用cudnn加速引擎
  optional Engine engine = 6 [default = DEFAULT];
}

SPP對於任意大小的特徵圖，空間金字塔下采樣得到的特徵維度是固定的。M維特徵只跟空間金字塔的level數有關。最後得到的特徵是前一層的濾波器個數k乘上M維。即kM-dimensions feature map.