论文：Receptive Field Block Net for Accurate and Fast Object Detection
论文链接：https://arxiv.org/abs/1711.07767
代码链接：https://github.com/ruinmessi/RFBNet
这篇是ECCV2018关于目标检测的文章，提出了RFB Net网络用于目标检测，可以在兼顾速度的同时达到良好的效果。该网络主要在SSD网络中引入Receptive Field Block (RFB) ，引入RFB的出发点通过模拟人类视觉的感受野加强网络的特征提取能力，在结构上RFB借鉴了Inception的思想，主要是在Inception的基础上加入了dilated卷积层（dilated convolution），从而有效增大了感受野（receptive field）。整体上因为是基于SSD网络进行改进，所以检测速度还是比较快，同时精度也有一定的保证。
这篇文章最主要的内容是引入了RFB结构，RFB的效果示意图如Figure2所示，其中中间虚线框部分就是RFB结构。RFB结构主要有两个特点：1、不同尺寸卷积核的卷积层构成的多分枝结构，这部分可以参考Inception结构。在Figure2的RFB结构中也用不同大小的圆形表示不同尺寸卷积核的卷积层。2、引入了dilated卷积层，dilated卷积层之前应用在分割算法Deeplab中，主要作用也是增加感受野，和deformable卷积有异曲同工之处。在Figure2的RFB结构
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