0907 每日文献阅读 打卡

 

 

Read Data: 0907	Publication: CVPR 2021
Title: You Only Look One-level Feature
Aim: 保持简单、高效的原则，优化结构。	Research Question: 1、研究FPN的关键影响因素。 2、分而治之是很好的方法，但是，它带了复杂的结构，缓慢的速度。
Method: 首先，对编码器的结构进行合理设计，以提取不同尺度下的对象的多尺度上下文，弥补了多尺度特征的不足; 然后，采用统一匹配机制解决了单特征稀疏锚点引起的正锚点不平衡问题。
Results: YOLOF实现了类似的结果与它的金字塔对等的retinanet，但更快2.5倍。在单一特征方式下，YOLOF匹配最近提出的DETR的性能，同时收敛得更快(7)。使用608*608的图像大小和其他技术，YOLOF实现44.3 mAP，在2080Ti上以60 fps的速度运行，比YOLOv4快13%。		Discussion:
Conclusion: 我们证明了FPN最大的好处是它在密集目标检测优化问题上的分步解决，而不是多尺度特征融合。我们提出了YOLOF，这是一个简单而有效的基线，无需使用FPN。在YOLOF中，我们提出了两个关键组件，扩展编码器和均匀匹配，弥合了SiSo编码器和MiMo编码器之间的性能差距。在COCO基准测试上的大量实验表明了每个组件的重要性。并与retanet、DETR、YOLOv4进行比较。我们可以在gpu上以更快的速度取得类似的结果。			Further:
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