컴파운드 스케일링

EfficentDET의 백본은 기존의 이피션트넷에서 진행한 컴파운드 스케일링 값을 그대로 사용합니다. 그러나 양방향 특징 추출 피라미드 네트워크에서의 컴파운드 스케일링은 백본 네트워크와 다른 접근 방식을 취합니다. 구체적으로 양방향 특징 추출 피라미드 네트워크는 깊이와 너비에 집중하며, 다음과 같은 수식을 사용하여 컴파운드 스케일링을 정의합니다.

양방향 특징 추출 피라미드 네트워크의 깊이(D)와 너비(W)는 피라미드 네트워크 내에서의 반복되는 층의 수와 채널의 수를 의미합니다. 이 깊이와 너비는 컴파운드 스케일링 계수 ø를 사용하여 효율적으로 네트워크를 늘리는 방법을 제시합니다.

직접 박스를 그리는 예측 네트워크의 컴파운드 스케일링의 수식은 다음과 같습니다.

기본 3개의 층을 기반으로 컴파운드 스케일링의 계수가 증가하면 해당 부분을 3으로 나누어 정수를 취하는 방식으로 늘려줍니다.