M2Det的学习过程
不全，待补充 主要框架： 分析解释这个框图： M2Det主要是有三部分组成，主干网络、MLFPN(muli-level 的FPN、以及预测层。 其中主干网络是用两个尺度进行特征提取。将这两个尺度的特征合并输入到MLFPN中 MLFPN则由三部分组成，FFM、TUM、SFAM。 FFM FFMv1是对主干网中提取出来的内容进行合并，得到base feature。 FFMv2是用来整合TUM中最后一层
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