前言

在之前我们介绍过EfficientNet（直通车：【轻量化网络系列（6）】EfficientNetV1论文超详细解读（翻译＋学习笔记+代码实现）

【轻量化网络系列（7）】EfficientNetV2论文超详细解读（翻译＋学习笔记+代码实现））

EfficientDet 是继 2019 年推出 EfficientNet 模型之后，Google 人工智能研究小组Tan Mingxing等人为进一步提高目标检测效率，以 EfficientNet 模型和双向特征加权金字塔网络 BiFPN为基础，于2020 年创新推出的新一代目标检测模型，在COCO数据集上吊打其他方法。

学习资料：

论文题目：《EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection》（《EfficientDet：可扩展且高效的目标检测》）

原文地址：EfficientDet: Scalable and Efficient Object Detection

论文提供代码地址：automl/efficientdet at master · google/automl · GitHub

第三方提供代码地址：https://github.com/jewelc92/mmdetection/blob/3.x/projects/EfficientDet/efficientdet/bifpn.py

前言

Abstract—摘要

一、Introduction—简介

二、Related Work—相关工作

三、BiFPN

3.1 Problem Formulation—问题阐述

3.2 Cross-Scale Connections—跨尺度连接

3.3 Weighted Feature Fusion—加权特征融合

四、EfficientDet

4.1 EfficientDet Architecture—模型架构

4.2 Compound Scaling—复合缩放

五、Experiments—实验

5.1 EfficientDet for Object Detection—用于目标检测的EfficientDet

5.2 EfficientDet for Semantic Segmentation—语义分割的EfficientDet

六、Ablation Study—消融研究

6.1 Disentangling Backbone and BiFPN—分离主干网络和BiFPN

6.2 BiFPN Cross-Scale Connections—BiFPN跨尺度连接

6.3 Softmax vs Fast Normalized Fusion—Softmax与快速归一化融合

6.4 Compound Scaling—复合缩放

七、Conclusion—结论

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