EfficientDet论文笔记
论文链接 提出一种在不同资源平台都有良好适应性的单阶段模型，同时精度又高 创新点1：BI-FPNFPN针对已经被广泛使用：PANet，NAS-FPN的改进，这些融合FPN都只是简单地上采样后将特征想加，没有考虑不同分辨率特征贡献程度的差异，BIFPN引入了可学习权重去学习不同输入特征的重要性。 创新点2：之前的网络主要关注在更大的backbone或者更大的输入图片来提升精确度，本文发现提升特征网络
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