為什麼SSD目標檢測演算法對小目標檢測的效果不好
在SSD演算法中，每個feature map的畫素點都會生成prior box，SSD通過prior box進而對feature map進行訓練。
文章中提到，SSD在訓練過程中，prior box與GroundTruth的之間ROI 達到0.5才會放到網路裡面進行訓練。大的目標有可能ROI的值會大很多，因此包含的prior box就多，就可以得到充分的訓練。相反小目標用於訓練的的prior box就會少很多，就得不到充分的訓練。
在SSD中有一個數據增強過程，通過隨機的crop圖片來增加小目標檢測的精度。就是因為通過randomly crop，讓每一個anchor都得到充分訓練（也就是說，crop出一個小物體，在新圖裡面就變成大物體了）。
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avi projects div 般的 ict 中間 接受 img dense from：https://blog.csdn.net/u012931582/article/details/70314859 2017年04月21日 14:54:10 閱讀數：4369
基於深度學習的目標檢測演算法綜述（一）（截止20180821）
參考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/40047760 目標檢測（Object Detection）是計算機視覺領域的基本任務之一，學術界已有將近二十年的研究歷史。近些年隨著深度學習技術的火熱發展，目標檢測演算法也從基於手工特徵的傳統演算法轉向了基於深度神經網路的檢測技