#222
summarized by : Akihiro FUJII
End-to-End Object Detection With Fully Convolutional Network
Jianfeng Wang, Lin Song, Zeming Li, Hongbin Sun, Jian Sun, Nanning Zheng

どんな論文か？

NMSを排除したCNNベースのE2E物体検知モデルを提案。物体候補が重複する問題は、複数スケールの情報を扱うFPNに由来するとし、FPN後に3D Max PooligをかけたPOTOを提案。COCOとCrowdHumanで効果を確認した。
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新規性

3D Max Poolingを用いたNMSを排除する機構を提案。FPNの特徴量に3D Max Poolingを用いるだけなので、実装は非常にシンプルになっている。しかし、そのままだと教師信号が疎になってしまうため、教師信号を補助する損失関数を使っている

結果

COCOとCrowdHumanで、それなりの精度が出ることを確認した。

その他（なぜ通ったか？等）

t https://github. com/Megvii-BaseDetection/DeFCN

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