SSD系列算法的优化和扩展笔记

DSSD SSD算法对小目标不够鲁棒的最主要的原因是浅层feature map的表征能力不够强。由此进行以下的改进： 加入上下文信息 更好的基础网络（ResNet）和Deconvolution层，skip连接来给浅层feature map更好的表征能力 DSOD: 在改进深度学习目标检测算法模型时，通常会强调不同组件的优化和改进。对于很多算法都会在训练时都会采用预训练模型作为初始化。而DSOD则强

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