小物体检测的有监督特征级超分辨方法 | ICCV 2019 : Better to Follow, Follow to Be Better

Better to Follow, Follow to Be Better: Towards Precise Supervision of FeatureSuper-Resolution for Small Object Detection

论文地址：http://vision.snu.ac.kr/project_pages/iccv19_noh/data/iccv19_noh.pdf
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感受野：

ARF、RRF、DRRF(1/2)，分别代表感受野的大小，感受野与原图像大小的比值，原始图像与将原始图像缩小一半后RRF的比值。
这个比值越大，说明感受野也越大。

网络结构：

SR：super-resolution,超分辨率。
SR target extractor使用了空洞卷积（对于卷积核大小大于1的），目的是为了扩大感受野，使目标有更丰富的上下文信息。因为输入图像一致，因此和backbone共享参数。
F0.5 是为了扩大感受野，经过卷积后，对于小目标有内容的损失，因此需要和原图像搭配使用(Since F0.5i only contains coarse and low-frequency information for a small RoI, we supplement its fine and high-frequency informationF0.5sub,ifrom the former layer.)。
加i代表经过多层roi后，最终要进行回归前的特征
F0.5i和F0.5i一起由gan生成超分辨率的特征S0.5i，这个S0.5i又与T1.0i对比损失。
最后：设定阈值，检测F1.0i时，超过这个阈值的是大目标，直接检测，反之则是小目标，由GAN将这个特征重新生成超分辨率特征再检测。

gan:由F0.5i到S0.5i
这是gan的生成器，检测器在上图的SR feature discrimination

总结

这篇论文，主要由三个点。
一，对小目标重新检测。
二，重新检测时使用GAN将特征转化成超分辨率。
三，GAN转化小目标时，尽可能的利用了上下文信息，即扩大了感受野。