論文の解説記事を書いています。2020.01.24濫読した論文の概要をメモしています。精読していないため、誤りを含んでいる可能性があります。誤りを見つけた場合は修正いたしますのでコメント等いただければ幸いです。物体認識における一般的な課題として、様々なスケールの物体を検出しづらいことが挙げられる。この解決策として提案されている手法はいくつかあるが、それぞれ問題を抱えている。ように画像の解像度を変更して複数回認識を実行する方法は複数の認識モデルが必要になるため学習・認識にかかるコストが高い。Network)から抽出された特徴マップを認識に利用する手法は特徴マップのサイズが小さいため、一つの特徴が見ている画像の領域が広くなってしまい小さい物体の認識精度が低い。ように多段の特徴マップをそれぞれを認識に利用する手法は小さい物体にある程度対応できる特徴マップの特徴抽出が不十分であるため、やはり小さい物体の認識精度が低い。よって抽出した特徴マップをアップサンプリングしながら中間特徴マップに結合していくため、小さい物体の認識精度が向上する。Detector濫読した論文の概要をメモしています。精読していないため、誤りを含んでいる可能性があります。誤りを見つけた場合は修正いたしますのでコメント等いただければ幸いです。