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论文的思路比价简单，本身论文写的也简单，这里也就简单记录一下。
论文的思路是使用高层的特征图来加强低层特征图的语义信息，以增加小物体检测精度。具体如下图：
至于为什么使用conv5和conv4，论文也做了比较。这是因为感受野越大（越高层的特征图），经过上采样后会包含更多的背景噪声，这会影响小物体的检测。如下图所示：
图中越往右边表示网络层越深，可以看出越深的特征图上采样后包含的背景信息越多。
论文还讨论了拼接时使用，concat还是sum操作：
实验结果
不同融合方案以及不同的拼接方案：
最终的结果，在小物体（bottle为例）上比原始的SSD是有所提升，相对于DSSD会差一点点，但速度应该会比DSSD快些：
