【目標檢測論文閱讀】ScratchDet Training Single-Shot Object Detectors from Scratch

摘要 當前最先進的目標檢測器通常是基於一種預訓練的模型，這種模型先在大型數據集ImageNet預訓練，之後再進行微調訓練。不過這種方法有侷限性： （1）分類和檢測對網絡平移性的敏感度不同； （2）網絡的結構不方便修改。 而從零開始訓練的檢測器不受網絡結構的影響，所以可以隨意更改網絡結構來訓練達到最好的檢測效果。之前的從零開始訓練的檢測器表現都比基於預訓練模型的檢測器差，甚至在訓練時會出現無法收斂的

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