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谷歌大脑 Mingxing Tan、Ruoming Pang 和 Quoc V. Le 提出新架构 EfficientDet。EfficientDet检测器是单次检测器，非常类似于SSD和RetinaNet。骨干网络是ImageNet预训练的EfficientNet。把BiFPN用作特征网络，该网络从骨干网络获取3-7级{P3，P4，P5，P6，P7}特征，并反复应用自上而下和自下而上的双向特征融合。在广泛的资源限制下，这类模型的效率仍比之前最优模型高出一个数量级。具体来看，结构简洁只使用了 52M 参数、326B FLOPS 的 EfficientDet-D7 在 COCO 数据集上实现了当前最优的 51.0 mAP，准确率超越之前最优检测器（+0.3% mAP），其规模仅为之前最优检测器的 1/4，而后者的 FLOPS 更是 EfficientDet-D7 的 9.3 倍。
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