Improving Object Detection from Scratch via Gated Feature Reuse

[업데이트 2019.08.24 01:16]

 

1. 논문

Improving Object Detection from Scratch via Gated Feature Reuse

 

2. 요약

- In this paper, we present a simple and parameter-efficient drop-in module for one-stage object detectors like SSD.

- We call our module GFR (Gated Feature Reuse), which exhibits two main advantages. 

First, we introduce a novel gate-controlled prediction strategy enabled by Squeeze-and-Excitation [14] to adaptively enhance or attenuate supervision at different scales based on the input object size.

Second, we propose a feature-pyramids structure to squeeze rich spatial and semantic features into a single prediction layer, which strengthens feature representation and reduces the number of parameters to learn.