SPPNet的缺点

SPPNet的缺点如下：

1. 训练和测试时间长：SPPNet需要在每个不同大小的图像上进行多次计算，这会导致训练和测试时间变长。

2. 网络结构复杂：SPPNet的网络结构相对其他卷积神经网络来说更加复杂，因此需要更多的计算资源和时间来训练和测试模型。

3. 需要手动选择金字塔层数：SPPNet需要手动选择金字塔层数，这会影响模型的性能和准确性。

4. 不适用于实时应用：SPPNet的计算量较大，不适用于实时应用，比如实时人脸识别等。

5. 对物体位置敏感：SPPNet对物体位置比较敏感，如果物体位置发生偏移或旋转，可能会导致模型的准确性下降。