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背景论文《M2Det:ASingle-ShotObjectDetectorbasedonMulti-LevelFeaturePyramidNetwork》是2019AAAI的paper，作者来自于北大和达摩院。其思路类似本专栏之前介绍的RFBNet和CFENet（该作者同时也是M2De…
M2Det是由19年北京大学提出的一种单阶段目标检测方法。它解决了什么问题呢？目标检测算法都使用特征金字塔来缓解目标尺度变化带来的问题。但这就带来了一些问题，根据骨干网络固有的多尺度金字塔结构构建特征金字塔，而骨干网络本来是被设计用来分类
基于MLFPN的M2Det是一个高效的end-to-endone-stage检测器，在MSCOCO数据集达到了one-stage最优的性能。在本论文中，最有创新的地方在于使用了SFAM，将从不同的TUM输出的特征金字塔整为最终的金字塔结果，使得每一层融合了足够多的
【论文推荐】最新九篇目标检测相关论文—常识性知识转移、尺度不敏感、多尺度位置感知、渐进式域适应、时间感知特征图、人机合作【导读】专知内容组整理了最近七篇目标检测（ObjectDetection）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看!1.Single-Shot
1.M2Det论文思维导图该思维导图使用MindMaster软件做出，源文件可以点击链接进行下载。2.Abstract在目标检测网络中应用特征金字塔结构在目标检测网络中已经成为一种趋势，如单阶段目标检测中的的DSSD，RetinaNet，RefineDet，还有双阶段目标检测中的MaskR-CNN,DetNet等结构。
M2Det：一种基于多级特征金字塔网络的单阶段目标检测器摘要由于先前网络中的特征金字塔结构最初设计是用于目标分类任务的结构，因此在目标检测任务上他们具有一定的局限性。在本文中，作者提出了多层特征金字塔网络（MLFPN）来构建更有效的特征金字塔结构，以此用于检测不同尺度的目标。
M2Det的整体结构如图2所示.M2Det使用backbone和Multi-LevelFeaturePyramidNetwork(MLFPN)从输入图片中提取特征,然后类似于SSD,基于学习到的特征生成密集的boundingboxes和categoryscores,最终再使用NMS算法生成最终的结果.
MLFPN来自《M2det:Asingle-shotobjectdetectorbasedonmulti-levelfeaturepyramidnetwork》。之前的特征金字塔目标检测网络共有的两个问题是：1、原本backbone是用于目标分类的网络，导致用于目标检测的语义特征不足；
背景论文《M2Det:ASingle-ShotObjectDetectorbasedonMulti-LevelFeaturePyramidNetwork》是2019AAAI的paper，作者来自于北大和达摩院。其思路类似本专栏之前介绍的RFBNet和CFENet（该作者同时也是M2De…
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基于MLFPN的M2Det是一个高效的end-to-endone-stage检测器，在MSCOCO数据集达到了one-stage最优的性能。在本论文中，最有创新的地方在于使用了SFAM，将从不同的TUM输出的特征金字塔整为最终的金字塔结果，使得每一层融合了足够多的
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M2Det：一种基于多级特征金字塔网络的单阶段目标检测器摘要由于先前网络中的特征金字塔结构最初设计是用于目标分类任务的结构，因此在目标检测任务上他们具有一定的局限性。在本文中，作者提出了多层特征金字塔网络（MLFPN）来构建更有效的特征金字塔结构，以此用于检测不同尺度的目标。
M2Det的整体结构如图2所示.M2Det使用backbone和Multi-LevelFeaturePyramidNetwork(MLFPN)从输入图片中提取特征,然后类似于SSD,基于学习到的特征生成密集的boundingboxes和categoryscores,最终再使用NMS算法生成最终的结果.
MLFPN来自《M2det:Asingle-shotobjectdetectorbasedonmulti-levelfeaturepyramidnetwork》。之前的特征金字塔目标检测网络共有的两个问题是：1、原本backbone是用于目标分类的网络，导致用于目标检测的语义特征不足；
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