• • SSD:SingleShotMultiBoxDetector
    • 简介
      • one-stage、基于回归的目标检测，74.3mAP、59FPS （ on VOC2007 test ）
    • 网络结构

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      • SSD 300中输入图像的大小是300x300，特征提取部分使用了VGG16的卷积层，并将VGG16的两个全连接层转换成了普通的卷积层（图中conv6和conv7）。由SSD的网络结构可以看出，SSD使用6个不同特征图检测不同尺度的目标。低层预测小目标，高层预测大目标
    • 主要特点
      • 同时使用多个卷积层的输出（6个）来做分类和位置回归
      • 边界框（bound ing boxs）的生成与Faster R-CNN中anchor类似的方式
        • 在特征图的每个像素点处，生成不同宽高比的default box(anchor box),论文中设置的宽高比为{1,2,3,1/2,1/3}。假设每个像素点有k个default box，需要对每个default box进行分类和回归，其中用于分类的参数为c*k(c表示类别数)，用于回归的参数为4*k
        • default box的尺寸计算是基于下面的公式的（YOLOV3是直接利用kmeans生成的，也不需要宽高比。faste-rcnn是直接设置的anchor Scales ）

          

      • 先验框匹配的原则
        • 先验框匹配的目的、
          • 为了训练。在训练过程中，首先要确定训练图片中的ground truth（真实目标）与哪个先验框来进行匹配，与之匹配的先验框所对应的边界框将负责预测它。
        • SSD匹配原则
          • 1、对于图片中每个ground truth，找到与其IOU最大的先验框，该先验框与其匹配，这样，可以保证每个ground truth一定与某个先验框匹配。（一个图片中ground truth是非常少的， 而先验框却很多，如果仅按这一个原则匹配，很多先验框会是负样本（匹配不上的）造成正负样本极其不平衡，所以有了下一个原则）
          • 2、对于剩余的未匹配的先验框，若与某个ground truth的  IOU大于某个阈值（一般是0.5），那么该先验框也与这个ground truth进行匹配。
  • 从特征融合的角度来提升准确度解决小目标检测的问题（DSSD、FSSD）
  • DSSD：DeconvolutionalSingleShotDetector
    • 简介
      • 基础信息: cvpr2017 二作就是SSD的一作Wei Liu
      • 主要解决问题：SSD对小目标不够鲁棒（SSD虽然采用了多层feature map来生成bbox，浅层的feature map对小目标的检测可以起到一定的作用，但是浅层的feature map的表征能力不够强（因为层数浅，可能不能提取到语义特征））
      • 主要贡献: 在常用的目标检测算法中加入上下文信息（特征融合）。即（基于CNN的目标检测算法基本都是利用一层的信息（feature map），比如YOLO，Faster RCNN等。还有利用多层的feature map 来进行预测的，比如ssd算法。那么各层之间的信息的结合并没有充分的利用。）
    • 网络结构
      • 基础网络是Residual-101与SSD （即用resnet 101 替代了原来的vggnet，因为更深的网络具有更强的表征能力）

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      • prediction Moudule（该模块的消融实验结果表明变体c结果最好）（注意：下图中的cls 与 loc 只是分别画出，但其仍然都是基于回归的，只是loss不同）

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      • Deconvolution module(中间的Eltw Product可以是求和也可以是乘积，实验显示为乘积时效果更好)（该模块中的Deconv是为了替代bilinear upsampling）

        

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    • 总结
      • 提高浅层的表征能力，是可以提高类似检测器对小目标的检测能力
  • FSSD：Feature Fusion Single Shot Multibox Detector
    • 简介
      • 北航
      • 主要贡献：提出一个特征融合模块（Feature Fusion Module）。其中：方式c是FPN的方式，方式d是SSD中采用的方式， ​e是本文采用的融合方式，就是把网络中某些feature调整为同一szie再 contact，得到一个像素层，以此层为base layer来生成pyramid feature map，作者称之为Feature Fusion Module。该方式与FPN相比，只需要融合一次，较为简单，在融合时方式e采用的时concat，标准的fpn采用的时sum

        

    • 网络结构

      

      • 注：这里concat之后之所以是512是因为作者是从三个里面选择了两个feature map进行融合 。在生成pyramid feature map 时，在fusion feature map接了个33卷积后作为第一层​的。没有直接将fusion feature map作为第一层（实验之后选择的）

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  • RefineDet：Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection
    • 简介
      • cvpr2018
      • two stage（生成候选框+确定目标的位置与类别）与one stage（直接回归） 融合，（最后论文还是定位到one-stage）
      • SSD、FPN（为了特征融合）、RPN（two stage的体现，为了提高object detection位置的准确性）的结合
      • 模型主要包含两大模块, 分别是anchor精化模块和物体检测模块. 网络采用了类似FPN的思想, 不仅提升了精度, 同时还在速度方面取得了与one-stage方案相媲美的表现
      • 主要特点是：先对anchor进行一次精细化（提取出属于前景的ancho，并调整其位置与尺寸），之后在基于精细化后的anchor进行物体检测
    • 网络结构

      

      

      • 该网络与faster-rcnn有类似之处，
        • ARM（anchor refinement moudle）类似与RPN，其起到的作用是对feature map上生成的anchor的位置和尺寸的微调，以及前景和背景的判断，之后将背景过滤掉，不传入ODM（object detection moudle）（但是网上复现的源码并没有将背景滤掉，可能是因为要为anchor设置索引并且要存储前景信息的索引，还要映射回来麻烦？）
        • ODM相当于SSD的操作
        • TCB（Transfer Connection Block），用于链接ARM和ODM，并且可以构成类似FPN的结构，实现特征的融合

          

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