目標檢測「Perceptual Generative Adversarial Networks for Small Object Detection」

解決小目標檢測問題的一般方法：提高輸入圖像的分辨率，會增加運算量；多尺度特徵表示，結果不可控。  方法提出  論文使用感知生成式對抗網絡（Perceptual GAN）提高小物體檢測率，generator將小物體的poor表示轉換成super-resolved的表示，discriminator與generator以競爭的方式分辨特徵。Perceptual GAN挖掘不同尺度物體間的結構關聯，提高小

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