GOATmessi8/ASFF

论文用三个可学参数作为融合权重，但这3个参数如何学到？

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LDoubleZhi commented

论文中没有看到具体如何监督学习这3个参数，希望作者解惑

zhenghao977 commented

在ASFF模块中有，3个尺度通过插值和downsample到同一size后，每一个feature map经由一个1✖️1的卷积得到8维weights，然后3个尺度cat后再统一经过一个1✖️1的卷积得到3个参数，softmax后与3个feature map相乘得到fused feature map～ 因为这个fused feature map参与了loss计算 ，所以反向传播会更新相应的卷积层weights也就是学习到了这3个参数～

joe660 commented

得到fused feature map～

说的太好了!我是按照asff在YOLO一个图理解的
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1、表示cat 2、表示softmax 3、表示softmax后与3个feature map相乘得到fused feature map 是这个意思吗