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【论文笔记】M2Det:ASingle-ShotObjectDetectorBasedonMulti-LevelFeaturePyramidNetwork&...消融实验：通过实验验证不同TUM的数量对性能的影响，以及使用BaseFeature、SFAM与否对AP的影响，使用不同的backbone...
消融实验由于M2Det是由多个子组件组成的，设计消融实验验证每一个的有效性，以获得最终的性能。基线是一个基于原始SSD的简单检测器，输入尺寸为320×320，实验结果表明，TUM和SFAM均能获得性能提升。
4.2消融实验通过实验证明了该网络提出的子模块的有效性4.3TUM数量和生成featuremap层数的探究...。这次的博客就用来做M2Det论文的阅读纪录。}正文：在文章的一开始，作者介绍了目标检测的主要问题：目标的尺度不定。解决这个问题的方法...
(3)M2Det消融研究;(4)比较MLFPN内部结构的不同设置，介绍M2Det的几种版本。本文参与腾讯云自媒体分享计划，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。
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…
论文题目：ASingle-ShotObjectDetectorbasedonMulti-LevelFeaturePyramidNetwork论文作者：QijieZhao,TaoSheng,YongtaoWang,ZhiTang,YingChen,LingCaiandHaibinLingASingle-ShotObjectDetectorbasedonMulti-LevelFeaturePyramidNetwork（AAAI2019）目前主流的目标检测算法均广泛使用特征金字塔结构来解决物体尺度变化带来的差异。
2）FPN类，这也是最经典的特征融合方式，目前也有很多改进，如2018ECCVPFPNet，2019AAAIM2Det（张凯：2019AAAI目标检测论文M2Det（One-stage算法））。3）YOLOv3，目前只看到YOLOv3中采用。
背景《LibraR-CNN:TowardsBalancedLearningforObjectDetection》论文是2019年CVPR的论文，作者来自于浙大和商汤，代码会开源在mmdetection。作者在知乎也回答了该论文的初衷：如何看待CVPR2019论文Libr…
阿里的M2Det，最强单阶段目标检测器（曾经的）QijieZhao1,TaoSheng1,YongtaoWang1∗,ZhiTang1,YingChen2,LingCai2andHaibinLing31InstituteofComputerScienceandTechnology,PekingUniversity,Beijing,P.R.China2AI...M2Det-Model...
EfficientDet:ScalableandEfficientObjectDetection.这份论文是GoogleBrain团队发表的一份论文，可以看做是EficientNet的扩展（将分类任务扩展到检测），该论文在速度和精度之间存在权衡，设计了EfficientDet等一系列模型，EfficientDetD1~EfficientDetD7。.这几个模型速度逐渐变...
【论文笔记】M2Det:ASingle-ShotObjectDetectorBasedonMulti-LevelFeaturePyramidNetwork&...消融实验：通过实验验证不同TUM的数量对性能的影响，以及使用BaseFeature、SFAM与否对AP的影响，使用不同的backbone...
消融实验由于M2Det是由多个子组件组成的，设计消融实验验证每一个的有效性，以获得最终的性能。基线是一个基于原始SSD的简单检测器，输入尺寸为320×320，实验结果表明，TUM和SFAM均能获得性能提升。
4.2消融实验通过实验证明了该网络提出的子模块的有效性4.3TUM数量和生成featuremap层数的探究...。这次的博客就用来做M2Det论文的阅读纪录。}正文：在文章的一开始，作者介绍了目标检测的主要问题：目标的尺度不定。解决这个问题的方法...
(3)M2Det消融研究;(4)比较MLFPN内部结构的不同设置，介绍M2Det的几种版本。本文参与腾讯云自媒体分享计划，欢迎正在阅读的你也加入，一起分享。
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…
论文题目：ASingle-ShotObjectDetectorbasedonMulti-LevelFeaturePyramidNetwork论文作者：QijieZhao,TaoSheng,YongtaoWang,ZhiTang,YingChen,LingCaiandHaibinLingASingle-ShotObjectDetectorbasedonMulti-LevelFeaturePyramidNetwork（AAAI2019）目前主流的目标检测算法均广泛使用特征金字塔结构来解决物体尺度变化带来的差异。
2）FPN类，这也是最经典的特征融合方式，目前也有很多改进，如2018ECCVPFPNet，2019AAAIM2Det（张凯：2019AAAI目标检测论文M2Det（One-stage算法））。3）YOLOv3，目前只看到YOLOv3中采用。
背景《LibraR-CNN:TowardsBalancedLearningforObjectDetection》论文是2019年CVPR的论文，作者来自于浙大和商汤，代码会开源在mmdetection。作者在知乎也回答了该论文的初衷：如何看待CVPR2019论文Libr…
阿里的M2Det，最强单阶段目标检测器（曾经的）QijieZhao1,TaoSheng1,YongtaoWang1∗,ZhiTang1,YingChen2,LingCai2andHaibinLing31InstituteofComputerScienceandTechnology,PekingUniversity,Beijing,P.R.China2AI...M2Det-Model...
EfficientDet:ScalableandEfficientObjectDetection.这份论文是GoogleBrain团队发表的一份论文，可以看做是EficientNet的扩展（将分类任务扩展到检测），该论文在速度和精度之间存在权衡，设计了EfficientDet等一系列模型，EfficientDetD1~EfficientDetD7。.这几个模型速度逐渐变...
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