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#88
summarized by : Masanori YANO
どんな論文か？
物体検出で定評あるYOLOシリーズのYOLOv4をスケーリングさせて、求める速度・精度に応じて複数のネットワーク構造から選択可能とした論文。
新規性
物体検出のレイヤーを含めたスケーリング及びネットワーク構造の比較検討を行い、YOLOv4-P5からYOLOv4-P7までスケーリングさせたScaled-YOLOv4を提案した。
結果
COCOデータセットで評価を行い、速度と精度のトレードオフの観点で、CVPR 2020採択のEfficientDetやSpineNetを含む従来手法を上回る結果。
その他（なぜ通ったか？等）
ネットワーク構造でスケーリングさせる明快なアプローチで、EfficientDetなどを明確に上回る結果を示したため通ったと考えられる。1st AuthorによるPyTorch実装( https://github.com/WongKinYiu/ScaledYOLOv4 )が公開されている。また、YOLOv4の作者も2nd Authorに入っている。
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