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SAPD：FSAF升级版，合理的损失值加权以及金字塔特征选择 | ECCV 2020
针对anchor-point检测算法的优化问题，论文提出了SAPD方法，对不同位置的anchor point使用不同的损失权重，并且对不同的特征金字塔层进行加权共同训练，去除了大部分人为制定的规则，更加遵循网络本身的权值进行训练 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Soft Anchor-Point Object DeSAPD：FSAF升级版，合理的损失值加权以及金字塔特征选择 | ECCV 2020
针对anchor-point检测算法的优化问题，论文提出了SAPD方法，对不同位置的anchor point使用不同的损失权重，并且对不同的特征金字塔层进行加权共同训练，去除了大部分人为制定的规则，更加遵循网络本身的权值进行训练 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Soft Anchor-Point ObjeFSAF：嵌入anchor-free分支来指导acnhor-based算法训练 | CVPR2019
FSAF深入地分析FPN层在训练时的选择问题，以超简单的anchor-free分支形式嵌入原网络，几乎对速度没有影响，可更准确的选择最优的FPN层，带来不错的精度提升 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection 论文地址