我是靠谱客的博主 风趣香烟，最近开发中收集的这篇文章主要介绍Scale-Transferrable Object Detection & FSSD: Feature Fusion Single Shot Multibox Detector，觉得挺不错的，现在分享给大家，希望可以做个参考。
概述
1、Scale-Transferrable Object Detection 上海交大，物体检测，cvpr2018，网络结构名STDN（尺度可变的物体检测）。
主要是将SSD中的vgg模型更改为了densenet，提出Scale-Transfer Module，即对densenet最后一个block中的特征图进行尺寸转换，构成特征图金字塔，用于检测。
Scale-Transfer Module对特征图分别做mean pooling和
Scale-Transfer，
Scale-Transfer：将几个通道的特征合并成一个特征图。
实验结果：PASCAL VOC2007:STDN300比SSD300高0.6% ，STDN513比SSD512高1.4%，速度快9fps，准确率比DSSD高0.6%，速度快30fps。
2、FSSD: Feature Fusion Single Shot Multibox Detector 北航 物体检测 FSSD
本文是对SSD或DSSD的一个改进。DSSD是反卷积并与对应的前向层相加，而本文则每一层直接反卷积到相同的大小，中间不做任何的相加操作，达到相同大小之后，在concat融合，再卷积。
实验结果：PASCAL VOC 2007：FSSD512比DSSD513低0.6%，时间快30fps。比FSSD512比SSD512 高1.6%，速度快16.7fps。
最后
以上就是风趣香烟为你收集整理的Scale-Transferrable Object Detection & FSSD: Feature Fusion Single Shot Multibox Detector的全部内容，希望文章能够帮你解决Scale-Transferrable Object Detection & FSSD: Feature Fusion Single Shot Multibox Detector所遇到的程序开发问题。
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