Det viktigaste bidraget i detta dokument är ett tillvägagångssätt för att införa ytterligare sammanhang i den senaste allmänna upptäckten av objekt. För att uppnå detta kombinerar vi först en toppmodern klassifier ) med en snabb detektionsram (SSD [18]). Vi utökar sedan SSD+Residual-101 med dekonvolutionslager för att införa ytterligare storskaliga sammanhang i objektdetekteringen och förbättra noggrannheten, särskilt för små objekt, som kallar vårt resulterande system DSSD för dekonvolutionell enskottsdetektor. Även om dessa två bidrag lätt kan beskrivas på hög nivå, lyckas inte ett naivt genomförande. Istället visar vi att noggrant lägga till ytterligare steg av lärda transformationer, särskilt en modul för feed-forward anslutningar i dekonvolution och en ny output modul, möjliggör detta nya tillvägagångssätt och utgör en möjlig väg framåt för ytterligare detektion forskning. Resultaten visas på både PASCAL VOC och COCO detektion. Vår DSSD med indata på 513 × 513 uppnår 81,5 % mAP på VOC2007-test, 80,0 % mAP på VOC2012-test och 33,2 % mAP på COCO, vilket överträffar en toppmodern metod R-FCN [3] på varje datauppsättning.
DSSD REF introducerar ytterligare sammanhang i SSD via dekonvolution för att förbättra noggrannheten.
DSSD : Deconvolutional Single Shot Detector
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}