xSSD: DSSD,FSSD,ESSD,MDSSD,fireSSD
1 DSSD
title :DSSD : Deconvolutional Single Shot Detector
conf & anthor: arXiv, Cheng-Yang Fu
arXiv:https://arxiv.org/abs/1701.06659
intro:Deconvolutional
主要内容:
DSSD使用ResNet-101代替VGG作为主干网络,在‘SSD layers‘后面添加了反卷积层和feed-forward连接,然后使用residual block作为预测层。
2 FSSD
title :FSSD: feature fusion single shot multibox detector
conf & anthor: arXiv,
arXiv:https://arxiv.org/pdf/1712.00960.pdf
intro: feature fusion
主要内容:
对不同层的不同尺度的feature map 进行融合(bilinear interp + concat)后,再送入检测层。
性能:
mAP:82.7 (PASCAL VoC 2007 test)
FPS:65.8 (input size 300x300 1080Ti GPU)
3 ESSD
title:Extend the shallow part of Single Shot MultiBox Detector via Convolutional Neural Network
arXiv:https://arxiv.org/abs/1801.05918
主要内容:
在主干网络完成之后,将n+1层的信息与n层的信息融合(n+1层做deconv + concat or element-wise sum)之后,再送入检测层。
性能:
mAP: 79.4 (PASCAL VoC2007)
FPS:25 (Titan X GPU)
4 MDSSD
title:MDSSD: Multi-scale Deconvolutional Single Shot Detector for Small Objects
arXiv:https://arxiv.org/abs/1805.07009
intro:multi-scale convolution
主要内容:
将具有交丰富的语义特征的高层feature map通过deconvlution扩大尺寸后,再与低层的feature map进行融合,然后在送入预测层。
性能:
mAP:78.6 (PASCAL VoC 2007 test) , 28.6(MS COCO test-dev2015)
5 fire SSD
title:Fire SSD: Wide Fire Modules based Single Shot Detector on Edge Device
arXiv:https://arxiv.org/abs/1806.05363
intro: wide fire module
主要内容:
使用带residual连接的SqueezeNet作为主干网络,并且对SqueezeNet中的fire module做了修改,将原来的卷积改为分组卷积,将3x3的卷积分为16组,1x1的卷积分为2组。
性能:
mAP:70.5(PACSCAL VoC 2007)
FPS:31.7 (i7 2.6GHz 45W CPU)
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