这两天在看CVPR2015的论文Beyond Gaussian Pyramid: Multi-skip Feature Stacking for Action Recognition，是在高斯金字塔上的一个延伸，这里简单记录一下高斯金字塔的原理
高斯金字塔的基本思想是，通过对图像进行下采样达到缩放尺寸的目的。如2阶的下采样，就是把原图像中一个2*2的像素块，变成了新图像中的一个像素块，图像就变模糊了（即分辨率变小了）。如下图所示：
（图片出处：http://www.tuicool.com/articles/jUBnQjA）
这样一来一张图片即可以表示为多个尺度的图片集合，可以更有效地用于图片解释，分类等多个领域。
具体
操作方式为：要从金字塔第i层生成第i+1层（我们表示第i+1层为G_i+1），则进行以下操作：
1、对图像G_i进行高斯内核卷积
2 、将所有偶数行和列去除
显然，在这种操作后，原来的2*2的像素方格，即变为了一个单一的像素点，达到了缩放的效果。
