关于目标检测其实我一直也在想下面的两个论断：

Receptive Field Is Natural Anchor

Receptive Field Is All You Need

只是一直没有实验。但是今天有人正式提出来了：

https://github.com/becauseofAI/MobileFace

https://arxiv.org/pdf/1904.10633.pdf

用在人脸上，可以达到实时。

作者根据直觉直接说了：

Based on above understandings, faces with different sizes need various RF strategies:

•for tiny/small faces, ERFs have to cover the faces aswell as sufficient context information;

•for medium faces, ERFs only have to contain the faceswith little context information;

•for large faces, only keeping them in RFs is enough.

翻译一下：基于以上的理解，图像中不同大小的脸需要不同的感受野策略：

小的：感受野不仅需要涵盖脸本身，还需要足够的背景信息

中的：感受野需要覆盖脸本身，只需要很少的背景信息

大的：只要脸本身在感受野就足够。

这与我的体会完全一样啊，只是作者没有用到通用目标检测集中。

网络是：

关于目标检测的anchor问题

 

 不算复杂，损失包含类别损失和边框损失。

记录一下。

 

是的，感受野本身就是区域内的特征信息，是没有必要再去寻找新的框，而且小目标和大目标 在图像的语义上就存在差别，小目标更多的靠形态，大目标靠内部的结构。