SSD系列算法扩展与优化

DSSD DSOD FSSD RSSD

# SSD算法缺陷

1）存在重复框的问题；

2）对小目标检测不够鲁棒（因为浅层feature map的表征能力不够强）

因此，针对以上问题，对传统SSD算法进行了扩展和优化；优化主要从两部分下手，一个是从主干网络，比如将传统的VGG16换成ResNet、DenseNet、MobileNet等；另一个则是从预测网络着手，寻找更好的特征表征方式来提高模型性能，比如通过反卷积引入上下文信息，丰富不同feature map层之间的关系连接等。

下面我们来介绍四种比较典型的优化算法：

#DSSD算法

##简介

该算法于2017年CVPR上发表，依然是SSD的作者提出，算法的主要改进在两个地方：1）将主干网络改成ResNet；2）在预测网络中引入反卷积（Deconv），加入上下文特征信息，从而使得模型性能有了较大的提升；
简单来说，DSSD = ResNet + Deconv；

##原理

上图中可以看到，在6个尺度的feature map层都做了很大的改动，除了1x1的feature map层，其他5个层都分别引入了上一层通过反卷积得到的特征，然后将这个反卷积得到的特征与原始特征进行求和，作为相应预测层的输入，从而对后续prior box的提取，box框的类别以及位置的预测工作提供了很好的表征特征。
##性能

通过改进之后，DSSD的性能有了明显的提升，mAP提高到了85-89点多。

#DSOD算法

##简介

DSOD算法于2017年ECCV提出的一个改进算法，它是在原始SSD框架的基础上结合DenseNet得到的，DSOD算法可以从零开始训练数据，不需要预训练模型，而且可以和fine-tune的模型媲美；

关于预训练模型，它的***好处***是1）开源模型多，可以直接用于模型迁移，2）而且需要的训练数据也相对较少，能够快速的得到训练模型，当然***缺点***也有很多，1）模型比较大，参数多，模型结构灵活性差，难以改变网络结构，计算量大，限制应用场合；2）分类和检测模型的损失函数和类别分布不一样，优化空间存在差异；3）尽管微调可以减少不同目标类别分布的差异性，但是差异太大时，微调效果不明显；

正是因为这些缺点，文章作者才突发奇想，认为是否可以不需要预训练，就能够得到完美的检测模型，所以DSOD的主要核心思想，就是如何从零开始训练一个好的目标检测网络，或者说是否能够从零开始训练一个目标检测网络，如果可以的话，训练这样的一个网络有什么规律或原则可以去遵守。

简单来说，DSOD = SSD + DenseNet；

##原理

设计原则：
1.基于候选区域提取的方法无法从零开始训练，结果不收敛，只有基于proposal的方法才可以从零训练（关于这个结论是作者文中提到的（当然不一定对，哈哈），至于原因作者猜测是ROI Pooling的作用）；
2.denseNet中通过更多的skip connection来实现信号的传递；
3.增加dense blocks的数量；
4.对Stem Block层进行了优化，采用3个3x3的卷积层和1个2x2的最大池化层；
5.6个尺度的feature map作为预测层的输入，在进行融合；

##性能

相对于SSD算法提升明显，但效果比DSSD逊色了很多；

#FSSD算法

##简介

FSSD算法借鉴了FPN的思想，改进了主干网络，然后将feature map较小的层进行调整重构了一组金字塔feature map，从而使得算法的精度有了明显的提升，但速度仍然在线；

##原理

可以看到，它将那些feature map较小的层通过上采样得到同一尺寸的feature，然后concat起来，以此作为base feature，生成金字塔feature map，最后再把这些特征进行融合，作为预测层的输入，这样一来既融入了上下文特征，又实现了多尺度。
##性能

效果相较SSD有提升，但不明显，性能弱于DSSD和DSOD；

#RSSD算法

##简介

通过rainbow connection的方式（Pooling + deconvolution）融合不同层的特征，不仅增加feature map层之间的连接，也增加feature map层的数量，从而提高了后续的预测和回归的输入特征；

RSSD算法解决了传统SSD算法的两大缺点：重复框和小物体的问题；

##原理

可以看到，每一层的feature map数量有很多，其中有原始通过Pooling下采样得到的，还有通过反卷积得到的，然后一起融合，所以上图我们看到非常厚的feature map；

##性能

算法性能确实有所提升，但是缺憾是速度下降了；

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