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Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection

提出了一种简单有效的单阶段目标检测模块——特征选择无锚定(FSAF)模块。它可以插入到具有特征金字塔结构的单阶段检测器中。FSAF模块解决了传统基于锚点检测的两个局限性:1)启发式引导的特征选择;2)基于覆盖锚取样。FSAF模块的总体思想是将在线特征选择应用于多水平无锚分支的训练。具体来说,一个无锚的分支被附加到特征金字塔的每一层,允许在任意一层以无锚的方式进行盒编码和解码。在训练过程中,我们动态地将每个实例分配到最合适的特性级别。在推理时,FSAF模块可以通过并行输出预测与基于锚的分支联合工作。我们用无锚分支的简单实现和在线特性选择策略来实例化这个概念。在COCO检测轨道上的实验结果表明,我们的FSAF模块性能优于基于锚固的同类模块,而且速度更快。当与基于锚点的分支联合工作时,FSAF模块在各种设置下显著地改进了基线视网膜网,同时引入了几乎自由的推理开销。由此产生的最佳模型可以实现最先进的44.6%的映射,超过现有的COCO单单阶段检测器。

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