Focal Lossを発展させて正解とのIoUを考慮に入れたVarifocal Lossと、アンカーフリーのFCOS及びCVPR 2020採択のATSSをベースとしてバウンディングボックスの補正を含むネットワーク構造で、損失関数にVarifocal Lossを含むVarifocalNetを提案した。

COCOデータセットで精度を中心とした評価を行い、CVPR 2020採択のEfficientDetを含む従来手法を上回る結果。

激戦区の物体検出で新たな損失関数を設計し、EfficientDetを上回る精度を示したことで通ったと考えられる。MMDetectionをベースとした実装( https://github.com/hyz-xmaster/VarifocalNet )が公開されている。