qq_43257640的博客

前言多尺度问题是目标检测里老生常谈的话题了。TridentNet文章来源： https://arxiv.org/pdf/1901.01892.pdf文章首先通过实验证明了感受野和待测物体尺寸匹配的重要性。大的感受野配大的待测物体。增大感受野的方式就是将普通卷积替换为带孔卷积。下图为Trident block结构。 总共有三个分支，每个分支使用同一套卷积参数，只不过带孔卷积的dilation rate不同。Output1对小目标效果较好，Output2对中等目标效果好，Output3对大目标效果

two stage一般来说，两阶段的检测网络由以下部分组成backbone. 顾名思义，backbone是整个网络中的支柱部分，作用是特征提取。输入图像，得到一系列不同尺度的特征图(feature map)。常用的backbone有vgg/ResNet50/ResNet101。neck. 由于backbone通常是专门为分类设计的，其提取的特征图可能不适合检测（原因之前的文章已经讲过...