QijieZhao1, TaoSheng1, YongtaoWang1∗, ZhiTang1, YingChen2, LingCai2 и HaibinLing3
1 Institute of Computer Science and Technology, Peking University, Beijing, P.R. China
2 AI Labs, DAMO Academy, Alibaba Group
3 Computer and Information Sciences Department, Temple University {zhaoqijie, shengtao, wyt, tangzhi}@pku.edu.cn, {cailing.cl, chenying.ailab}@alibaba-inc.com, {hbling}@temple.edu
Abstract: Пирамиды признаков широко используются как современными одноэтапными детекторами объектов (например, DSSD, RetinaNet, RefineDet), так и двухэтапными детекторами объектов (например, Mask RCNN, DetNet) для решения проблемы, возникающей из-за вариации масштаба между экземплярами объекта.Хотя эти детекторы объектов с пирамидами признаков достигают обнадеживающих результатов, у них есть некоторые ограничения, связанные с тем, что они просто строят пирамиду признаков в соответствии с присущей многомасштабной пирамидальной архитектурой магистральных сетей, которые изначально