1樓：李聰
ROI pooling步驟中，RPN在原始feature map上取對應的部分時進行了取整操作，比如把座標20.78近似為20，那麼就會帶來0.78 * 32 ≈ 25個pixel的誤差，這對於大目標檢測來說一般無所謂，小目標偏移量就不能忽視了，會導致特徵無法對齊（misalignment）的情況。
2樓：dalle
scale的問題，faster rcnn只在con5_3進行roi pooling，這一層的特徵對應原圖的scale都是很大的，因為進行了4次下取樣，乙個4*4的anchor對應原圖64*64的object，自然無法對小目標進行有效的特徵提取了。
fpn和mask-rcnn則正好解決了這個缺陷，在多級特徵上進行roi pooling（下取樣2次～5次。P2~P5），這樣一來P2層上4*4的anchor對應了原圖16*16的object，就可以有效的對小目標進行檢測了。
3樓：悟冥
大家都在說深度學習在做目標檢測過程中使用max pool操作，不斷的將feature map逐漸的減小，但是隨著不斷的pool之後，每個feature map對應的cell有了更大的感受野，但是這個感受野對於大目標的檢測效果不錯。
使用基於faster rcnn的方法檢測小物體有什麼trick嗎？
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