DSOD: Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch 論文筆記

論文地址:https://arxiv.org/abs/1708.01241 caffe代碼:https://github.com/szq0214/DSOD 由於深度學習需要大量的訓練數據，而針對特定任務需求的訓練樣本往往是有限的，通常情況下，目標檢測算法會先使用在海量數據（如ImageNet數據集）上訓練好的分類模型對需要訓練的網絡參數進行初始化（pre-train,預訓練），然後使用訓練樣本對網

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