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特征金字塔（Feature Pyramid Networks, FPN）是一种利用常规CNN模型来高效提取图片中各维度特征的方法，可以用于解决识别尺寸差异很大的物体的问题。它对每一种尺度的图像进行特征提取，能够产生多尺度的特征表示，并且所有等级的特征图都具有较强的语义信息，甚至包括一些高分辨率的特征图。
讲者介绍
杨同：北京旷视科技有限公司basemodel组研究员，主要研究方向为通用物体检测，目前在 NeurIPS、CVPR、AAAI等会议上发表论文6篇。
报告题目：You Only Look One-level Feature
报告摘要：目前，FPN是通用物体检测的一个重要组件，有效提升了物体检测的性能。但是，现有工作都是基于两阶段方法中对FPN的理解，认为FPN的主要作用是不同层级的特征融合。而对于单阶段检测方法中，却很少有工作深入分析FPN成功的原因。本文从优化角度对FPN进行了分解，指出分治思想是FPN在单阶段检测中成功的至关重要的因素。然而，在单阶段检测中，FPN带来的在多层级特征上检测的范式，大大增大了模型的计算量与减慢了模型推理速度。考虑到FPN带来的副作用，我们提出一种不同于原先多层级特征检测的方法: YOLOF，该方法采用基于单个层级特征(C5)的检测模式。它包括两个模块: 多尺度编码器(Dilated Encoder)和一致性匹配策略(Uniform Matching)。该模型在COCO数据集上的性能可以达到基于FPN的检测模型并且推理速度更快。与DETR相比，YOLOF可以在⅐的训练轮数下达到差不多一致的性能。除此之外，相对YOLOv4，YOLOF(60FPS)可以达到44.3 mAP，在精度和速度上超过YOLOv4。
Spotlight：
- 不同于FPN现有认知: 多层级特征融合是FPN的关键，本文指出FPN中的分治思想是单阶段检测模型成功的因素；
- 本文提出了一种基于单个层级特征(C5) 的单阶段检测模型。该模型可以达到基于FPN的检测模型的性能但是推理速度更快；
- 本文为通用物体检测提供了一个新方向: 如何充分挖掘单个层级特征的表示能力。
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