DSSD：Deconvolutional Single Shot Detector 论文阅读笔记

最新推荐文章于 2024-11-08 15:00:32 发布
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分类专栏： 论文笔记 文章标签： 卷积 计算机视觉 人工智能 深度学习 python
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DSSD通过引入Resnet-101替换VGG网络，构建“沙漏”结构，增强小目标检测能力。虽然速度较SSD慢，但在小目标检测效果上有显著提升。实验表明，Resnet-101在大尺度输入时效果更优，DSSD尤其适合复杂背景和小目标检测。

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1.动机在这里插入图片描述
2.贡献点

特点：DSSD将SSD的VGG网络用Resnet-101进行了替换，在分类回归之前引入了残差模块，在SSD添加的辅助卷积层后又添加了反卷积层形成“宽 - 窄 - 宽”的“沙漏”结构。DSSD相比SSD的一个最大的提升在于对小目标的检测度上DSSD有了很大的提升。

缺点：DSSD的检测速度相比SSD慢了很多，很大一部分原因在于引入的Resnet-101太深，同时也因为引入了额外的层----prediction module 和 deconvolutional module，以及更多的default box
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图中的蓝色部分是SSD在基础网络的基础上添加的辅助层，红色部分是DSSD在SSD的后面添加的反卷积层，红色的反卷积层和蓝色的卷积层对

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