NAS-FPN以及相關優化PANet/ThunderNet/HRnet/Libra-rcnn

1.NAS-FPN使用強化學習的方式對FPN網絡自動搜索，在coco數據集上得到了最好的FPN結果。可以理解爲連連看，然後連出一個最好的。如下圖：a圖爲原始的FPN， 好看整齊。然後在一步一步搜索的reward下，結構組件變化。由b--->f變爲最終的結果。雖然不好看。 最終NAS-FPN結構爲:可以看到和retinanet一樣有5個輸入p3,p4,p5,p6，p7然後對應5個輸出p3,p4,p5

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