M2Det的學習過程
不全，待補充 主要框架： 分析解釋這個框圖： M2Det主要是有三部分組成，主幹網絡、MLFPN(muli-level 的FPN、以及預測層。 其中主幹網絡是用兩個尺度進行特徵提取。將這兩個尺度的特徵合併輸入到MLFPN中 MLFPN則由三部分組成，FFM、TUM、SFAM。 FFM FFMv1是對主幹網中提取出來的內容進行合併，得到base feature。 FFMv2是用來整合TUM中最後一層
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