例如，同一CNN层中所有激活单元的感受野大小是相同的，这对于在空间位置上编码语义的高级CNN层是不需要的。 而且，对于具有精细定位的视觉识别（例如，使用完全卷积网络的语义分割）的实际问题，由于不同的位置可能对应于具有不同尺度或变形的对象，因此，尺度或感受野大小的自适应确定是可取的。

对计算机而言，能够“看到”的是图像被编码之后的数字，它很难理解高层语义概念，比如图像或者视频帧中出现的目标是人还是物体，更无法定位目标出现在图像中哪个区域。目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标的类别，并 ...