또한 양방향 특징 추출 피라미드 네트워크는 연결 최적화를 통해 필요한 정보만을 효율적으로 전달하도록 설계되었으며, 이를 통해 계산 리소스의 낭비를 줄이면서도 성능은 개선시킵니다. 이와 함께 양방향 특징 추출 피라미드 네트워크는 서로 다른 출처에서 오는 특징들을 통합할 때 학습 가능한 가중치를 적용하여, 더 중요한 특징들이 더 큰 영향을 미치도록 합니다. 이러한 특징 통합(feature fusion)은 네트워크가 학습 과정에서 가장 유용한 정보에 더 많은 주목을 기울이게 함으로써, 최종적인 탐지 성능을 향상시킵니다.

EfficientDET과 그 내부의 양방향 특징 추출 피라미드 네트워크 구조는 객체 탐지 작업에 있어 높은 정확도와 효율성을 제공함으로써, 특히 리소스가 제한된 환경에서의 컴퓨터 비전 응용 분야에서 큰 관심을 받고 있습니다. 그로 인해 컴퓨터 비전 분야에서의 중요한 발전으로 평가받습니다. 이러한 특성 덕분에 양방향 특징 추출 피라미드 네트워크는 다양한 사이즈와 형태의 객체를 효과적으로 탐지할 수 있으며, 이는 다양한 산업 분야에서의 응용 가능성을 크게 확장시키고 있습니다.