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则强调我们在训练模型时不需要预训练模型，而且效果还可以和fine-tune的模型媲美。

SSD+DenseNet=DSOD

核心思想：

• 可以从0开始训练得到一个好的目标检测网络嘛？
• 如果可以i，设计这样的网络有没有什么原则可以遵守？

预训练模型优点：

• 开源模型多，可以直接将他们用于目标检测
• 可以快速得到最终的模型，需要的训练数据也相对较少

预训练模型缺点：

• 预训练模型大，参数太多，模型结构灵活性差，难以改变网络结构，计算量也大，限制其应用场合。
• 分类和检测任务的损失函数和类别分布和 类别分布是不一样的，优化空间存在差异
• 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，微调效果仍然不理想

因此作者考虑是否可以不使用预训练模型就完成一个好的模型设计，并且这种设计需要遵循哪些创新点。

DSOD设计原则：

• 基于候选区域提取的方法无法从0开始训练，不收敛，只有proposal-free方法可以从零开始训练并且收敛（也就是说只有像SSD这种one stage的算法才可以从0开始训练。作者猜测原因可能是因为两阶段存在ROI Pooling，导致需要得到一些比较好的proposal，如果不采用预训练模型可能会得到一些比较差的ROI Pooling的输出所以导致不收敛）
• DenseNet中更多的skip connections（跳连） 实现supervised signals（监督信号）传递
• 增加dense blocks数量区别原先的固定数量
• Stem Block 优化（3个3*3卷积层和1个2*2最大池化层）
• 6个尺度特征图进行目标检测，再融合（如何利用特征图）

FSSD:

FSSD设计原则：

借鉴了FPN的思想，重构了一组pyramid feature map,使得算法的精度有了明显的提升，速度也没有太降、

• 把网络中某些feature调整为同一尺度的size再contact,得到一个像素层，以此层位base layer来生成pyramid feature map
• Feature Fusion Module

RSSD:

RSSD设计原则：

• rainbow concatenation方式（pooling加deconvolution）融合不同层的特征，在增加不同层之间feature map关系的同时也增加了不同层的feature map个数。
• 这种融合方式不仅解决了传统SSD算法存在的重复框问题，同时一定程度上解决了small object的检测问题。