目標檢測（Object detection）—— FPN總結

1 概述 到目前爲止。我們介紹過的各種目標檢測模型中使用的增強網絡多尺度檢測性能的方式有兩種：①第一種是將輸入圖像變換出不同的分辨率，使網絡獲得多尺度檢測能力；②第二種是從不同層次的feature maps上預測目標的bounding boxes，從而達到多尺度檢測的目標，這種方法以SSD爲代表。 對輸入圖像變換分辨率是使網絡獲得多尺度檢測性能的有效方法，但其缺點也同樣明顯：要花費大量的時間訓練網

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