CNN高层特征具有丰富的语义信息，低层特征具有较高空间分辨率，研究如何融合不同层之间的特征，是物体检测领域热门的方向。近期很多工作通过融合多层来提升检测和分割的性能，按照融合与预测的先后顺序，分类为早融合(Early fusion)和晚融合(Late fusion)。 CNN高层特征具有丰富的语义信息，低层特征具有较高空间分辨率，研究如
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多尺度R-CNN(2): Inside-Outside Net: Detecting Objects in Context with Skip Pooling and Recurrent Neural
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