2021-10-22 学习周报

本次周报对三篇论文作学习总结，分别是2017年的两篇论文FPN和Focal Loss，以及2021.9.15新近发表的对FPN和Focal Loss改进的论文：达到SOTA的UMOP。
Feature Pyramid Networks
Paper：《Feature Pyramid Networks for Object Detection》
Where：CVPR 2017
论文背景：
多尺度目标检测时的问题是，RoI作用在最后一层，对于大目标的检测没有问题，但是对于小目标的检测就有些问题。因为对于小目标来说，当进行conv到最后一层时，实际上语义信息已经几乎没有了，通过将底层坐标直接除以Stride把一个RoI映射到某个Feature map，随着网络的加深映射过去后也会越小。
创新点：
Feature Pyramid Networks生成的特征金字塔使每一层不同尺度的特征图都具有较强的语义信息，能

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