Каталог статей
Голова
АСФФ
код: https://paperswithcode.com/paper/learning-spatial-fusion-for-single-shot
Аннотация : Пирамидальное представление признаков является распространенным подходом к решению проблемы изменения масштаба при обнаружении объектов. Однако несоответствие между различными шкалами признаков является основным ограничением однократных детекторов на основе пирамиды признаков. В этой работе мы предлагаем новую и основанную на данных стратегию слияния пирамидальных признаков, называемую Adaptive Spatial Feature Fusion (ASFF). Он учится пространственно фильтровать противоречивую информацию, чтобы подавлять несоответствия, тем самым улучшая масштабную инвариантность признаков и вводя почти бесплатные накладные расходы на вывод. Со стратегией ASFF и надежным базовым уровнем YOLOv3 мы достигаем наилучшего соотношения скорости и точности в наборе данных MS COCO, сообщая о 38,1% AP при 60 кадрах в секунду, 42,4 % AP при 45 кадрах в секунду и 43,9 % AP при 29 кадрах в секунду.