使用Dilated Encoder模块代替FPN 。SiSo Encoder只使用了Backbone中的C5特征作为输入，C5特征感受野仅仅覆盖有限的尺度范围，当目标尺度与感受野尺度不匹配时就导致了检测性能的下降。为使得SiSo Encoder可以检测所有目标，作者需要寻找一种方案生成具有可变感受野的输出特征，以补偿多级特征的缺失。

在C5特征的基础上，研究者采用空洞卷积方式提升其感受野。尽管其覆盖的尺度范围可以在一定程度上扩大，但它仍无法覆盖所有的目标尺度。以上图(b)为例，相比图(a)，它的感受野尺度朝着更大尺度进行了整体的偏移。然后，研究者对原始尺度范围与扩大后尺度范围通过相加方式进行组合，因此得到了覆盖范围更广的输出特征

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