高效Det：可伸缩与高效的物体检测架构

"EfficientDet是谷歌大脑团队提出的一种全新的可伸缩和高效的对象检测算法，该论文主要探讨了在计算机视觉领域中模型效率的重要性，尤其是在精确度与资源消耗之间取得平衡的问题。论文的核心贡献包括： 1. 加权双向特征金字塔网络(BiFPN): BiFPN是一种改进的特征金字塔网络，它能够实现简单快速的多尺度特征融合，通过这种设计，模型能够更好地处理不同大小的目标，提高了检测的准确性和效率。 2. 复合尺度方法: 该方法同时调整主干网络、特征网络以及框/类别预测网络的分辨率、深度和宽度，确保了模型在不同尺度下的性能均衡，同时减少了计算资源的需求。 3. 高效Det家族: 基于上述优化和高效架构，作者开发出高效Det系列，该系列在各种资源限制条件下，比如参数数量、计算量(FLOPs)和延迟等方面，都能展现出比现有技术更为优秀的性能。例如，高效Det-D7在COCO测试集上达到了53.7 AP的先进水平，仅用52M参数和325BFLOPs，相比于其他如YOLOv3、RetinaNet和NAS-FPN等，具有显著的优势。 4. 实际效果: 高效Det-D7在单模型和单尺度测试下，不仅在精度上领先，而且在模型大小和计算成本上也有显著优势。例如，它使用了13倍更少的FLOPs就超过了先前最好的检测器，且在GPU和CPU上的运行速度比传统方法快4到11倍。 EfficientDet不仅关注模型的精度提升，更注重在实际应用场景中的效率和可行性，这对于在资源有限的环境中，如机器人和自动驾驶等，有着重要的意义。研究人员提供的GitHub代码库使得这个算法易于获取和进一步研究。"