M2Det(2019)

#M2Det #objectDetection >> FPN 한계를 개선한 MLFPN 제안. FFM, TUM, SFAM 세가지 모듈로 구성됨 [FPN 한계점] >> classification 목적으로 구현됐기 때문에 표현력이 부족함 >> low-level feature를 적게 사용하고, high-level 위주로 사용함 >> 일반적 네트워크에서 high-level은 classification, low-level은 localization(detection)에 유리 [FFMv1] >> SSD처럼 conv5_3(high-level), conv4_3(low-level)에서 뽑은 특징을 융합함. [TUM] >> FFMv1에서 만들어진 base feature 이후 TUM 모듈 생성. 각 TUM 모듈 사이에는 FFMv2가 base feature와 이전 TUM간 feature를 융합하고 다음 TUM으로 전달 >> base feature -> TUM -> base feature + FFMv2 -> TUM...

원문링크 : M2Det(2019)