笔记：论文阅读Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection

基于学习空间融合的单阶段目标检测 摘要 不同特征尺度之间的不一致性是基于特征金字塔的单阶段检测器的主要缺陷。 本文提出了一种新的基于数据驱动的金字塔特征融合策略，称为自适应空间特征融合（ASFF）。它学习了空间过滤冲突信息的方法来抑制不一致性，从而提高了特征的尺度不变性，并且开销小。 一介绍 不一致性：大实例通常与上feature map相关联，小实例与下feature map相关联。当某一对象在

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