《Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks》論文理解

摘要: 目標檢測訓練與圖像分類模型的研究相比，相對缺少普遍性。由於網絡結構和優化目標明顯更加複雜，因此針對某些檢測算法而不是其他檢測算法專門設計了各種訓練策略和 pipelines。在這項工作中，我們探索了有助於將最先進的目標檢測模型的性能提升到一個新水平而不犧牲推理（inference）速度的通用方法。我們的實驗表明，這些訓練祕籍（freebies）可以在精度上增加5％，因此每個人都應該考慮在一

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