筆記：論文閱讀Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection

基於學習空間融合的單階段目標檢測 摘要 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器的主要缺陷。 本文提出了一種新的基於數據驅動的金字塔特徵融合策略，稱爲自適應空間特徵融合（ASFF）。它學習了空間過濾衝突信息的方法來抑制不一致性，從而提高了特徵的尺度不變性，並且開銷小。 一介紹 不一致性：大實例通常與上feature map相關聯，小實例與下feature map相關聯。當某一對象在

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