NeurIPS 2019 | DetNAS：首個搜索物體檢測Backbone的方法

物體檢測器一般使用圖像分類網絡的Backbone，因爲和檢測任務存在必定差別，這些Backbone每每不是最優的。本文中，曠視研究院提出DetNAS，這是首個用於設計更好的物體檢測器Backbone的神經網絡搜索方法；由DetNAS搜索出的框架在COCO上的性能超越了ResNet-50與ResNet-101，且模型計算量更低。本文已收錄於神經信息處理系統大會NeurIPS 2019。 git  

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