深度学习论文: EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection及其PyTorch实现
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深度学习论文：EfficientDet：一种可扩展且高效的物体检测算法及其PyTorch实现
论文出处：《EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection》，PDF下载链接为：https://arxiv.org/pdf/1911.09070v1.pdf
PyTorch实现：GitHub仓库地址为：https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch
PyTorch实现：GitHub仓库地址为：https://github.com/shanglianlm0525/PyTorch-Networks
1 概述
- 开发出了一种简洁高效的新架构——加权双向特征金字塔网络（BiFPN），该架构通过可学习权重来调节不同输入通道的重要性程度；同时该结构通过不断施加自顶向下的信息聚合以及自底向上的上下文融合操作来提升特征表示能力；
- 在EfficientNet框架下开发了一种新型检测器架构，在此基础上构建了新型检测器家族称为 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
该系统整合了基于EfficientNet构建的base网络、特征金字塔网络（BiFPN）以及边界框预测网络，整体架构基于EfficientDet的基本模型。
4 实验结果
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