SSD系列算法的優化和擴展筆記

DSSD SSD算法對小目標不夠魯棒的最主要的原因是淺層feature map的表徵能力不夠強。由此進行以下的改進： 加入上下文信息 更好的基礎網絡（ResNet）和Deconvolution層，skip連接來給淺層feature map更好的表徵能力 DSOD: 在改進深度學習目標檢測算法模型時，通常會強調不同組件的優化和改進。對於很多算法都會在訓練時都會採用預訓練模型作爲初始化。而DSOD則強

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