为什么SSD(Single Shot MultiBox Detector)对小目标的检测效果不好？
最近在关注一些目标检测的东西，SSD很快，但是在使用的时候发现对一些比较小的目标检测效果不好，但是Faster RCNN能够检测出来，这是什么原因造成…
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DL & CV 在路上
SSD是一种基于全卷积的网络的检测器，用不同层检测不同大小的物体。这中间有个矛盾，前面的featmap大，但semantic不够，后面的sematic够了，但经过太多的pooling，featmap太小了。
要检测小物体，既需要一张足够大的featmap来提供更加精细的特征和做更加密集的采样，同时也需要足够的semantic meaning来与背景区分开。
参会时问过SSD的作者，如果将最后的featmap放大接上前面的话，是不是能够改善性能，作者说值得一试。
不过最近读paper，发现已经有这样的工作了。建议大家可以关注FPN（
https://arxiv.org/abs/1612.03144）。非常非常非常豪华的作者列表+相当相当相当solid的实验。