参考回答：
SPP-Net简介：
SPP-Net主要改进有下面两个：
1）.共享卷积计算、2）.空间金字塔池化
在SPP-Net中同样由这几个部分组成：
ss算法、CNN网络、SVM分类器、bounding box
ss算法的区域建议框同样在原图上生成，但是却在Conv5上提取，当然由于尺寸的变化，在Conv5层上提取时要经过尺度变换，这是它R-CNN最大的不同，也是SPP-Net能够大幅缩短时长的原因。因为它充分利用了卷积计算，也就是每张图片只卷积一次，但是这种改进带来了一个新的问题，由于ss算法生成的推荐框尺度是不一致的，所以在cov5上提取到的特征尺度也是不一致的，这样是没有办法做全尺寸卷积的（Alexnet）。
所以SPP-Net需要一种算法，这种算法能够把不一致的输入产生统一的输出，这就SPP，即空间金字塔池化，由它替换R-CNN中的pooling层，除此之外，它和R-CNN就一样了。
YOLO详解：
YOLO的名字You only look once正是自身特点的高度概括。YOLO的核心思想在于将目标检测作为回归问题解决 ，YOLO首先将图片划分成SxS个区域，注意这个区域的概念不同于上文提及将图片划分成N个区域扔进detector这里的区域不同。上文提及的区域是真的将图片进行剪裁，或者说把图片的某个局部的像素扔进detector，而这里的划分区域，只的是逻辑上的划分。
