DSSD : 디컨볼루셔널 싱글 샷 디텍터

이 논문의 주요 기여는 최신 일반 물체 탐지에 추가적인 맥락을 도입하는 방법입니다. 이를 달성하기 위해 우리는 먼저 최신 분류기(Residual-10114)를 빠른 탐지 프레임워크(SSD18)와 결합합니다. 그런 다음 객체 탐지에서 대규모 맥락을 도입하고, 특히 작은 객체에 대한 정확성을 개선하기 위해 SSD+Residual-101에 디컨볼루션 계층을 추가합니다. 우리는 이로 인해 발생한 시스템을 디컨볼루셔널 싱글 샷 디텍터(DSSD)라고 부릅니다. 이러한 두 가지 기여는 높은 수준에서 쉽게 설명될 수 있지만, 단순한 구현은 성공하지 못합니다. 대신, 우리는 학습된 변환의 추가 단계를 신중하게 추가하는 것이 이 새로운 접근을 가능하게 하고, 추가 탐지 연구의 잠재적인 방향을 형성함을 보여줍니다. 결과는 PASCAL VOC와 COCO 탐지에서 나타납니다. 513x513 입력을 가진 우리의 DSSD는 VOC2007 테스트에서 81.5% mAP, VOC2012 테스트에서 80.0% mAP, COCO에서 33.2% mAP를 달성하며, 각 데이터 세트에서 최신 방법인 R-FCN3을 초월합니다.