顔画像の検知において、マルチスケールの特徴が必ずしも必要ないということを示した研究。顔のような小さいオブジェクトは検出領域/ストライドの幅に合うより外れる確率が高くなる=相対的に小Positive Sampleで学習している。よって学習データのバランスさえ調整すれば単一層で十分な特徴を得られるという。