学习空间融合以进行单发目标检测 刘松涛,黄迪,王云红 介绍 在这项工作中,我们提出了一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略,称为自适应空间特征融合(ASFF)。 它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制不一致性的方法,从而改善了特征的比例不变性,并引入了几乎免费的推理开销。 有关更多详细信息,请参阅我们的。 更新: 添加MobileNet V2! 以前的模型实际上都是用错误的锚设置训练的,我们将错误修复在mobileNet模型上。 我们目前不支持mobileNet V2的rfb,dropblock和功能适配。 FP16的mobileNet培训现在不起作用。 我没有弄清楚。 FP16对mobileNet的测试下降了约0.2 mAP。 添加一个demo.py文件 更快的NMS(采用正式实施) 可可 系统 测试开发图 时间(V100) 时间(2080ti) 33.0 20毫秒 26毫