EfficientDet

EfficientNe의 알고리즘을 Object Detection분야에 적용시킨 모델이다.
1Stage Detector이다.
Backbone, Feature map, FPN, Box_classification_head, class_classification_head를 동시에 scale up한다.

Efficient Multi-Scale Fusion

각각의 input을 학습 가능한 weight를 두는 방식인 Weighted Feature Fusion방식으로 BiFPN을 제안했다.
모델의 Efficientcy를 향상시키기 위해 Cross-Scale Connections 방법을 이용했다.

• 하나의 간선을 가진 노드를 제거하고 Output 노드에 input 노드 간선을 추가한다.
• 양방향 path 각각을 하나의 feature layer로 취급하고 repeated blocks로 활용한다.
  

  BiFPN

• 가중치를 곱한 후에 합했다.
• 모든 가중치의 합으로 가중치를 나눠주었다.
• 가중치들은 ReLU를 통과한 값으로 항상 0이상이다.
• 분모가 0이 되지 않도록 작은 값을 더해준다.
  

Model Scaling

• 더 좋은 성능을 위해서 더 큰 backbone 모델을 사용하는 것이 일반적이다.
• Accuracy와 Efficiency를 모두 잡기 위한 모델을 찾고자 했다.
• 그 결과 EfficientNet과 같은 Compound Scaling 방식을 고안했다.