Introduction
构建特征金字塔最普遍使用的方式是FPN，FPN的成功主要有两点，一是多尺度特征融合，二是分而治之，所谓分而治之就是对不同尺度的目标在不同的分辨率上检测。
作者基于FPN进行了一项实验。针对多尺度特征融合提出多层输入和单层输入的方式，针对分而治之提出在单层检测和多层检测的方式，两者结合就是如下图所示的MiMo，SiMo，MiSo，SiSo。
根据图a和b可得出多尺度融合的特征所带来的精度提升很少。对比图a和c，分而治之的方式可带来12的mAP的提升。
这可以得出两个结论：
(1) 这表明C5层基本融合了全部语义信息，没必要进行多尺度融合。
(2) 分而治之带来的益处远多于多尺度特征融合。
然而相比于单层检测，使用分而治之意味着需要更多的内存，降低推理速度，且对于one-stages的检测器来说结构更复杂。
基于第一个实验的结论，作者进行了第二个实验--比较MiMo和SiSo这两种Encoder-Decoder方式。
实验结果如下图所示，MiMo的精度比SiSo更高，但推理速度慢了很多，且MiMo与SiSo的内存之比为134G vs 6G。
经过分析，SiSo精度低的原因是有两个：
(1) 与C5的特征感受野的匹配的尺度范围有限。
(2) 在单层通过稀疏anchor方式产生的positive anchor数量极其不平衡。
基于以上两个实验，作者提出不再使用多尺度融合，而是要扩大C5所能匹配的尺度范围，这样能在提高精度的同时，充分利用SiSo的速度和低内存的优点。所使用的方式就是对这两个问题进行改进。
Methods
提出Dilated Encoder来解决C5的尺度匹配范围的问题，提出Uniform Matching来解决单层positive anchors数量不平衡的问题。
Dilated Encoder
为方便读者理解，先补充一点说明，特征金字塔的一种方式就是FPN这种使用降采样来构建，另一种方式就是通过多支路使用不同空洞率的空洞卷积 (dilation convolution)来构建。
关于特征金字塔这种技术，在很多论文中提出了一些新的特征融合方式，在下一篇中将对特征金字塔进行技术总结，感兴趣的读者请关注公众号《CV技术指南》的技术总结部分。
在这里就是使用了第二种方式来构建特征金字塔，但有所不同的是，这里并不是使用多支路，而是将其串联，一条支路中使用四种空洞率的空洞卷积，看图更容易理解。
Dilated Encoder由一个Projector和四个Residual Blocks组成,其中Residual Blocks中3x3卷积的空洞率是不一样的。
Uniform Matching
MiMo和SiSo产生的anchor的数量比为100K vs 5K，由于使用Max-IOU这种匹配方式，大的GT boxes会比小的GT boxes产生更多的positive anchor，这使得网络在训练过程中将更多的注意放在了大的 GT boxes，而忽视了小的。
因此Uniform Matching的方式是使用最近邻方式来匹配。具体方式是选择GT boxes最近的K个boxes, 这样的方式不管GT boxes大小可以匹配相同数量的Boxes。
conclusion
1.以608x608的输入，YOLOF 在2080Ti上以60fps的速度实现了44.3 mAP的精度。
2.与YOLO_v4相比，在提高了0.8mAP的基础上快了13%。
3.达到RetinaNet的精度，并比它快2.5倍。
4.仅用了一层特征就达到了DETR的精度，训练速度快了7倍。
