空间金字塔池化，使得任意大小的特征图都能够转换成固定大小的特征向量，送入全连接层。
对特征图尺寸有要求的部分就是从卷积层到全连接层过渡的那里。因为全连接层Y=W*X，W是固定的。
空间金字塔池化如何提取特征，得到固定大小的特征向量：
我们假设一个很简单两层网络：输入一张任意大小的图片,假设其大小为(w,h)，输出21个神经元。也就是我们输入一张任意大小的特征图的时候，我们希望提取出21个特征。空间金字塔特征提取的过程如下：
如上图所示，当我们输入一张图片的时候，我们利用不同大小的刻度，对一张图片进行了划分。上面示意图中，利用了三种不同大小的刻度（4* 4,2* 2,1*1），对一张输入的图片进行了划分，最后总共可以得到16+4+1=21个块，我们即将从这21个块中，每个块提取出一个特征，这样刚好就是我们要提取的21维特征向量。
第一张图片,我们把一张完整的图片，分成了16个块，也就是每个块的大小就是(w/4,h/4);
第二张图片，划分了4个块，每个块的大小就是(w/2,h/2);
第三张图片，把一整张图片作为了一个块，也就是块的大小为(w,h)。
空间金字塔最大池化的过程，其实就是从这21个图片块中，分别计算每个块的最大值，从而得到一个输出神经元。最后把一张任意大小的图片转换成了一个固定大小的21维特征（当然你可以设计其它维数的输出，增加金字塔的层数，或者改变划分网格的大小）。上面的三种不同刻度的划分，每一种刻度我们称之为：金字塔的一层，每一个图片块大小我们称之为：windows size了。如果你希望，金字塔的某一层输出n*n个特征，那么你就要用windows size大小为：(w/n,h/n)进行池化了。