Code: https://github.com/Andrew-Qibin/SPNet
Motivation
解决长距离依赖的常见方法是注意力机制和非局部模块，但这些方法太消耗内存。
金字塔网络一般只应用在骨干网络的上层，不能灵活使用或直接应用到网络中学习。
这篇文章提出条状Pooling，相比于方形卷积，可以较好检测到长条形物体，提出的方法可以直接插入在已有的网络当中。
本文贡献
- 提出了Strip Pooling，能够感知大范围依赖以及局部细节
- 设计了Strip Pooling Module和Mixed Pooling Module，可以随意插入任意网络中
- 设计了SPNet，提高分割性能
Methods
Experiments
