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#12
summarized by : Yosuke Shinya
どんな論文か？
標準的なSSDに、軽量スクラッチネットワーク (LSN)、双方向ネットワークを追加した、高速・高精度なsingle-stage物体検出器を提案。
新規性
スクラッチ学習したLSNにより、標準的なbackboneと相補的な低/中レベル特徴を獲得し、学習済みモデルfine-tuningとスクラッチ学習の利点を併用。
結果
COCO, UAVDTで有効性を実証。
19 msec (1 Titan X GPU) で COCO AP 34.3。
小物体で高精度。
その他（なぜ通ったか？等）
シンプルな工夫でsingle-stage検出器の精度を向上させており実用的。
事前学習有無の併用効果と、低解像度入力の併用効果が分けて検証されていればより良かった。
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