http://blog.csdn.net/chenriwei2/article/details/38047119
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更耗时，因为它是通过对图像的不同区域（几千个，通过显著性）提取特征表示，而在这篇文章中，只需要运行卷积层一次（整幅图像，无论大小），然后利用SPP层来提取特征，它提取的特征长度是相同的，所以说它减少了卷积的次数，所以比R-CNN快了几十倍到一百多倍的速度；
池化层（Poolinglayer）在滑动窗口的角度下，也可以看作为卷积层，卷积层的输出称之为featuremap，它表示了响应的强度和位置信息；
在利用SPP层替换最后一个卷积层后面的池化层中，
在每一个空间块（bin）中，池化每一个滤波器的响应，所以SPP层的输出为256M维度，其中256是滤波器的个数，M是bin的个数（？）（很显然，M是根据不同的图像大小计算出来的），这样不同输入图像大小的输出就可以相同了。
对于给定的输入图像大小，我们可以先计算出它所需要的空间bin块的多少，计算如下：
比如一张224*224的图像，它输入到conv5的输出为a*a（13*13），当需要n*n级别的金字塔时候，每个采样窗口为win=【a/n】步长为【a/n】，当需要l个金字塔的时候，计算出l个这样的采样窗口和步长，然后将这些l个输出的bin连接起来作为第一个全连接层的输出；
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