深度学习论文: EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection及其PyTorch实现
EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection
PDF: https://arxiv.org/pdf/1911.09070v1.pdf PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch PyTorch代码: https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks
1 概述
- 提出了一种简单而高效的加权（类似与attention）双向特征金字塔网络（BiFPN），它引入可学习的权值来学习不同输入特征的重要性，同时反复应用自顶向下和自下而上的多尺度特征融合；
- 基于EfficientNet, 提出对检测器的backbone等网络进行模型缩放，并且结合提出的BiFPN提出了新的检测器家族，叫做EfficientDet
2 BiFPN
BiFPN 相对 FPN 能涨 4 个点，而且参数量反而是下降的
3 EfficientDet
组合了backbone（使用了EfficientNet）和BiFPN（特征网络）和Box prediction net，整个框架就是EfficientDet的基本模型
4 实验结果
