(1) 様々なスケールにダウンサンプルした画像にCNNを適用するfeaturized image pyramidを軽量化し、SSDのfeature pyramid hierarchyと統合 (2) 各種特徴マップを統合するモジュールとして、feature attention moduleと forward fusion moduleを導入

MS COCOのsmall物体に対して、APを10.9%（SSD）から18.3%（提案手法）へ改善。SSDに匹敵する推論時間でRefineDetに匹敵するかそれ以上の検知精度を達成。

SSD比では小物体の検知精度向上が目覚ましい（とはいえ、ECCV2018のRFBNetと比較すると小物体検知精度も検知速度も拮抗）。