Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection論文解讀

Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection （1）目的：不同特徵尺度之間的不一致性是基於特徵金字塔的單階段檢測的主要缺陷。 （2）改進點：提出了新的金字塔特徵融合策略，稱爲自適應空間特徵融合（ASFF）,通過學習權重參數的方式將不同層的特徵融合到一起。 （3）網絡結構 論文中的做法是自適應學習不同尺度上特徵融合時的空間權重，主要

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