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文档简介
[10]中的SPP模块并不相同。SPP模块是为了解决不同大小的输入图像与后续网络中全连接层的匹配问题。其处理流程是将最后一个卷积层获得的特征图划分成4×4、2×2、1×1的块，对每个块使用最大池化处理，然后将处理后的特征向量融合，获得一个固定大小（4×4+2×2+1×1）×512d的特征向量。经过SPP模块处理后，即使输入图像大小不一，最终进入全连接层时都会统一大小。而PPM是为了提取全局特征，增强浅层特征的语义表达能力，从而改善分割性能。研究发现，当特征图中有更多的全局特征，分割出错的概率会大大降低。浅层特征拥有丰富的细节信息，深层特征有较强的上下文感知能力。PPM模块将深层特征和浅层特征相融合，能获得更丰富全面的语义信息。经实验验证，PPM模块对性能有明显的提升作用。
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