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anchor-free 的方法能够在精度上媲美 anchor-based 的方法，最大的功劳我觉得应该归于 FPN，其次归于 Focal Loss。（内心OS：RetinaNet 赛高）。在每个位置只预测一个框的情况下，FPN 的结构对尺度起到了很好的弥补，FocalLoss 则是对中心区域的预测有很大帮助。当然把方法调 work 并不是这么容易的事情，相信有些细节会有很大影响，例如对重叠区域的处理，对回归范围的限制，如何将 target assign 给不同的 FPN level，head 是否 share 参数等等。