分析解釋這個框圖：
m2det主要是有三部分組成，主幹網路、mlfpn(muli-level 的fpn、以及**層。
其中主幹網路是用兩個尺度進行特徵提取。將這兩個尺度的特徵合併輸入到mlfpn中
mlfpn則由三部分組成，ffm、tum、sfam。
ffmv1是對主幹網中提取出來的內容進行合併，得到base feature。
ffmv2是用來整合tum中最後一層的特徵和basefeature整合在一塊送入下乙個tum中。
在base feature的基礎上做tum，這裡解釋啥是tum？
編碼器是一系列的步長為2，卷積核為3*3的conv，解碼器將這些output作為生成feature map的參考。在解碼器分支上取樣和element-wise後，新增1x1卷積層，以增強學習能力，並保持特徵的平滑性
每個tum結構中的所有輸出都形成當前level的多尺度特性。從整體上看，堆疊的tums輸出形成多層次的多尺度特徵，而前面的tum主要提供淺層特徵，中間的tum提供中層特徵，後面的tum提供深層特徵。
看m2det的圖，感覺tum是把feature map變小了之後又變大了，但是**裡面的解釋我只看到：把feature map進行多次卷積然後得到了多個scale 的feature map，沒看出來有放大的過程。不明白是怎麼回事……
把在tum中得到的多種特徵按照不同的scale進行contact，得到尺度豐富的feature map，完了你就可以去做分類和檢測了。
但細節上是把sfam分成兩部分了，第一部分是把相同的尺度進行連線。第二部分做了智慧型處理，用channel-wise模組，鼓勵特性將注意力集中較為重要的通道上。使用senet模型。
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