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论文地址：DSSD:DeconvolutionalSingleShotDetector概述这篇论文应该算是SSD:SingleShotMultiBoxDetector的第一个改进分支，作者是Cheng-YangFu，我们熟知的WeiLiu大神在这里面是第二作者，说明是一个团队的成果，论文很新，暂未发布...
DSSD是SSD的改进版，在SSD的基础上增加了DeconvoluationalModule和PredictionModule，使得其对于小目标检测的效果得到显著提升，但是DSSD的缺点也尤为明显，就是在速度上远不及SSD。.说明：研一初学目标检测，本文记录论文阅读总结，以上参考、摘抄于以下文章，推荐...
SSD:SingleShotMultiBoxDetector（ECCV2016）声明：笔者翻译论文仅为学习研究，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！...、架构详解、案例应用等配图集合之详细攻略DL之DSSD：DSSD算法的架构详解DSSD算法的简介(论文介绍)...
2.1.2和2.1.3翻译完成，两节都是讲基于深度学习的目标检测技术，只有一个感觉，意犹未尽。可惜的是这篇文章的综述到2017年为止了，之后的DSSD，FSSD等又在SSD的基础上将单阶段的目标检测推上了新的高度，有空单独来总结吧。
《DSSD:DeconvolutionalSingleShotDetector》[1]2017年发表在CVPR上。前身是《SSD:SingleShotMultiBoxDetector》[2]推荐博客：论文阅读：SSD:SingleShotMultiBoxDetector两者都是物体检测领域的文章，DSSD对小目标检测效果较SSD有所提升。
该论文是CVPR2019年的一篇目标检测论文，该论文是基于anchorfree方法来实现地，并在MSCOCO数据集上取得了42.2%的准确率，超过了当前最好的one-stage检测器。当前目标检测方法主要是基于anchor的方法来实现的…
RefineDet是CVPR2018的一篇论文，文中提出了一个新的single-shot检测器RefineDet，实现了比二阶段方法更高的准确率而且具有与一阶段方法相当的效率。.RefineDet包括两个互连模型ARM（anchorrefinementmodule）和ODM（objectdetectionmodule）：前者用于滤除negativeanchors来减少分类...
与SSD相比，我们的DSSD模型在两种情况下得到了改进。.第一种情况出现在包含小目标或密集对象的场景中，如图4a所示。.由于输入量小，SSD在小目标上不能很好地工作，但DSSD有明显的改进。.第二种情况是针对具有不同上下文的特定类。.在图4中，我们可以看到...
DSSD其它AttractioNetG-CNNRetinaNet人脸识别FaceNet视觉OnlineObjectTracking:ABenchmarkFCNTGOTURNC-COTSiameseFCocr/场景文本检测CRNNCTPN附：计算机视觉经典论文地址汇总
第一篇文章DeconvolutionalNetworks[1]主要用于学习图片的中低层级的特征表示，属于unsupervised.featurelearning，和传统的auto-encoder，RBM比较类似，和它最像的还是sparsecoding，这里先简单介绍一下sparsecoding[6]，便于后续理解DeconvolutionalNetwork。.Sparsecoding是学习一个...
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DSSD是SSD的改进版，在SSD的基础上增加了DeconvoluationalModule和PredictionModule，使得其对于小目标检测的效果得到显著提升，但是DSSD的缺点也尤为明显，就是在速度上远不及SSD。.说明：研一初学目标检测，本文记录论文阅读总结，以上参考、摘抄于以下文章，推荐...
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2.1.2和2.1.3翻译完成，两节都是讲基于深度学习的目标检测技术，只有一个感觉，意犹未尽。可惜的是这篇文章的综述到2017年为止了，之后的DSSD，FSSD等又在SSD的基础上将单阶段的目标检测推上了新的高度，有空单独来总结吧。
《DSSD:DeconvolutionalSingleShotDetector》[1]2017年发表在CVPR上。前身是《SSD:SingleShotMultiBoxDetector》[2]推荐博客：论文阅读：SSD:SingleShotMultiBoxDetector两者都是物体检测领域的文章，DSSD对小目标检测效果较SSD有所提升。
该论文是CVPR2019年的一篇目标检测论文，该论文是基于anchorfree方法来实现地，并在MSCOCO数据集上取得了42.2%的准确率，超过了当前最好的one-stage检测器。当前目标检测方法主要是基于anchor的方法来实现的…
RefineDet是CVPR2018的一篇论文，文中提出了一个新的single-shot检测器RefineDet，实现了比二阶段方法更高的准确率而且具有与一阶段方法相当的效率。.RefineDet包括两个互连模型ARM（anchorrefinementmodule）和ODM（objectdetectionmodule）：前者用于滤除negativeanchors来减少分类...
与SSD相比，我们的DSSD模型在两种情况下得到了改进。.第一种情况出现在包含小目标或密集对象的场景中，如图4a所示。.由于输入量小，SSD在小目标上不能很好地工作，但DSSD有明显的改进。.第二种情况是针对具有不同上下文的特定类。.在图4中，我们可以看到...
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第一篇文章DeconvolutionalNetworks[1]主要用于学习图片的中低层级的特征表示，属于unsupervised.featurelearning，和传统的auto-encoder，RBM比较类似，和它最像的还是sparsecoding，这里先简单介绍一下sparsecoding[6]，便于后续理解DeconvolutionalNetwork。.Sparsecoding是学习一个...
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