1樓：silence cindy
自己訓練了模型我發現 ssd 不僅對小物體檢測效果不好大的有時候也檢測不出來了（相比較faster rcnn 而言）
同時 ssd的 score也很低。 有人知道為什麼嗎。 我IOU都設定的0.5
2樓：王志鵬
SSD對於高解析度的底層特徵沒有再利用，而這些層對於檢測小目標很重要。Feature Pyramid Networks for Object Detection，就很好的解決這個問題。
3樓：Mr健安
1 小目標往往更依賴淺層特徵，因為淺層特徵有更高的解析度，然而對語義區分較差。
2 ssd檢測和分類一起做，會把一些檢測到但是分類模糊，分數不高的結果過濾掉。而rpn不會，前200個候選繼續分類，都會有個結果。
3 為了速度，本來是全卷積網路，卻也固定了輸入尺寸。對大圖的小目標影響很大
4樓：Constantly
1. CNN特徵的解析度較差，這點不比其它low-level的特徵；證據就是在pedestrian detection上， 一些hand-crafted特徵的效果還是不錯的.
2. Faster-rcnn和SSD本身的問題。原始的Faster-rnn在RPN中將input的最短邊固定resize到600>SSD500>SSD300，SSD使用300和500的原因是為了提高detection speed，所以SSD才這樣快；同時為保證精度，SSD才加上了multi-scale和data augmentation（尤其值得注意這個augmentation）.
3. 其實說了這麼多，根本上還是特徵質量不行...
（截止2016.8.16）
既然樓主談到的是small sized objects，只需要看bottle這一列就好了。
上圖中，SSD512已經比Faster RCNN baseline還高了（我在這裡預設VOC=07++12）;而leaderboard中的top3都已經超過了70%，雖然還不清楚PVANet的做法，但顯然其它兩個都使用了更優秀的特徵...而且本質上small sized objects對於人來說也很難，所以這一類物體比較低也是可以理解的吧
所以我的結論是：好的特徵能夠秒一切...
5樓：Huaijin
SSD使用的VGG16作為特徵抽取,在conv4_3feature map的解析度已經縮小了8倍,在conv5_3縮小了16倍.比如乙個32*32大小的物體,在vgg16 的 conv5_3的feature map 對應僅為2*2. 位置資訊有較大的損失.
目前大概有兩種方法可能決絕這個問題:
1. 使用不同層的特徵: 比如hyperNet, MultiPath.
2. 保證感受也不縮小的情況下feature map的解析度不至於縮小太多.這種思路可以考慮採用DeepLab中採用的Hole algorithm.
在保證感受野的同時分辨變化較小.
6樓：張運明
yolo和ssd確實對小物體很無力，而有些普通的影象演算法對小物體檢測反而好的多，只是不太魯棒。
可以嘗試下R-FCN，我測試了幾張，好像對小物體還可以，但是速度慢些。在970下0.18s一張的樣子
7樓：周昌
主要的原因是，SSD/YOLO 對原圖做了縮放，因為感受野的原因，導致「相對尺寸小」目標檢測困難。如果說RCNN系列，並沒有對原圖進行縮放，但是如果」絕對尺寸小「的話，也沒有辦法，因為到了一定深度的Feature map，小目標可能已經丟失response了。
因此小目標要看是絕對小目標（畫素），和相對小目標（相對原圖的長寬來看的）。
8樓：「已登出」
faster rcnn,yolo,ssd對小目標檢測結果都不好，原因在於卷積網路結構的最後一層feature map太小，例如32*32的目標經過vgg後變成2*2，導致之後的檢測和回歸無法滿足要求
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