DSSD: Deconvolutional Single Shot Detector 论文笔记
在SSD的基础上添加了反卷积层，能够更好的检测small objects。论文中的两个经验：
- 使用residual-101网络代替VGG，可以获得更好的accuracy
- hour-glass沙漏形的网络有比较好的结果，在语义分割等
首先，论文中的DSSD的网络结构为：
基础网络为residual-101， 蓝色为SSDlayers，红色为deconvoltion layers . 这样组成了一个hour-glass的形状。网络文件下载？DSSD在voc2007数据集上获得了81.5% mAP。
特征输出层，文章比较了四种网络结构，（a）是SSD中使用的结构，有特征层直接得到loc和conf；（b）是residual-net的block，有一个skip connection；（c）residual-net的block；（d）两个residual block。实验表明采取（c）获得的性能最好