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ASFF
コード: https://paperswithcode.com/paper/learning-spatial-fusion-for-single-shot
要約: ピラミッド特徴表現は、物体検出におけるスケール変動の課題に対処するための一般的なアプローチです。ただし、異なる特徴スケール間の不一致は、特徴ピラミッドベースのシングルショット検出器の大きな制限です。この研究では、適応空間特徴融合 (ASFF) と呼ばれる、新しいデータ駆動型のピラミッド特徴融合戦略を提案します。矛盾する情報を空間的にフィルタリングして不一致を抑制することを学習し、それによって特徴のスケール不変性を改善し、ほぼ無料の推論オーバーヘッドを導入します。ASFF 戦略と YOLOv3 の堅実なベースラインにより、MS COCO データセットで最高の速度と精度のトレードオフを達成し、60 FPS で 38.1% AP、45FPS で 42.4% AP、29 FPS で 43.9% AP を報告しました。