M2Det 网络解读
1. 總述
M2Det 是AAAI 2019年的文章，出自北大之手，one-stage網絡，官方給出的其在COCO上的AP達到了44.2。
網絡架構是基于FPN的思想進行設計的，很有腦洞的一點是作者在 FPN 的基礎上提出了 MLFPN（?Multi-Level Feature Pyramid Network?）。所謂 MLFPN，可以將其理解為將原本?FPN 框架中不同深度的層替換成一個小的 FPN 模塊，即FPN套FPN。同時，作者還引入了 SE block，對不同深度的特征賦予了權重。這是 M2Det 的兩個創新點。
2.網絡結構
backbone直接選用了VGG-16和Resnet-101。MLFPN模塊接在backbone之后，detection out 用了SSD的方式。
MLFPN由三個模塊組成，即特征融合模塊（FFM），細化U形模塊（TUM）和按比例縮放特征聚合模塊（SFAM）。
TUM模塊就是FPN的結構，每個TUM模塊輸出不同尺度的feature maps。MLFPN中包含多個TUM模塊級聯的結構。
FFM包含兩個子模塊：FFMv1子模塊負責將backbone中不同深度和尺寸的feature maps進行融合，得到一個統一尺度的Base feature。FFMv2子模塊負責將前一個TUM模塊的輸出和Base feature進行融合，送入下一個TUM模塊。
SFAM模塊負責將不同TUM模塊的輸出按尺度拼接，并經過一個SE block，最后輸出特征金字塔。
在實際的網絡中，使用了6種尺度和8個深度：6種尺度表示最后輸出的特征金字塔為6個尺度，即TUM模塊的輸出也是6個尺度；8個深度表示MLFPN種總共級聯了8個TUM模塊，提取了深度為8的FPN feature maps。
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總結
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