Abstrakt. Toppmoderna objektdetektorer lär sig oftast flerskaliga representationer för att få bättre resultat genom att använda funktionspyramider. De nuvarande designerna för funktionspyramider är dock fortfarande ineffektiva för att integrera den semantiska informationen över olika skalor. I detta dokument börjar vi med att undersöka aktuella funktion pyramider lösningar, och sedan omformulera funktionen pyramid konstruktion som funktionen omkonfigureringsprocessen. Slutligen föreslår vi en ny omkonfigurering arkitektur för att kombinera lågnivå representationer med hög nivå semantiska funktioner på ett mycket icke-linjärt men ändå effektivt sätt. I synnerhet, vår arkitektur som består av global uppmärksamhet och lokala omkonfigureringar, kan samla uppgifter-orienterade funktioner över olika rumsliga platser och skalor, globalt och lokalt. Både global uppmärksamhet och lokal omkonfigurering är lätta, på plats, och end-to-end trainingable. Med hjälp av denna metod i det grundläggande SSD-systemet uppnår våra modeller konsekventa och betydande förbättringar jämfört med den ursprungliga modellen och dess övriga variationer, utan att förlora realtidsbearbetningshastigheten.
Kong m.fl. REF föreslog en ny effektiv pyramid baserad på SSD som integrerar funktionerna på ett mycket icke-linjärt men effektivt sätt.
Deep Feature Pyramid Reconfiguration for Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}