抽时间看完了达摩院的这篇论文，论文出发点是解决目标检测中的目标尺寸的范围太广，现有的检测模型对小，中，大目标的效果不一样，论文在单步条件下SOTA。
a，b，c是别人的，我们提出了d。
a，b，c这些模型有两个问题：
1.特征表示不足够
2.进行预测的特征只来自一个层
我们为了解决上面这俩个问题， 提出下面的模型：
FFMv1：把所有来自backbone进行融合丰富
TUM：产生一系列多尺度的特征，使用小型的U结构，code和decode layer。
FFMv2：对特征进行抽取
SFAM：对特征进行concation和自适应注意力机制(SEnet)
主要对比vgg16和resnet101，快，准
每个策略都很好，特别是decode(SFAM)，resnet101也涨的比较高
TUM 和 通道可以相互补充。
代码地址 M2Det 抽时间看完了达摩院的这篇论文，论文出发点是解决目标检测中的目标尺寸的范围太广，现有的检测模型...
AAAI 2019——https://github.com/qijiezhao/M2Det 摘要 特征金字塔广泛用...
前言 纯属个人学习，不做商用，如有侵权请联系作者。此外也并非完全翻译，那没有意义，同时也掺杂了挺多个人的理解，...
重点提炼 1 本文目标 提出一种更有效的特征金字塔（feature pyramid），用于处理目标检测中的多尺度物...
论文过了！论文过了！论文过了！论文过了！论文过了！论文过了！论文过了！论文过了！论文过了！论文过了！论文过了！论文...
明天继续早起，然后看论文写论文看论文看论文明天继续早起，然后看论文写论文看论文看论文明天继续早起，然后看论文写论文...
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