目标检测算法优化技巧

文章目录

• • 概要
  • 整体架构流程

概要

论文解读：《Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks》

  这篇论文介绍目标检测算法的一些优化技巧，目前已经在GluonCV中实现了，整体看下来和之前的那篇图像分类算法优化技巧的论文（Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks）类似。这篇介绍的优化技巧具体而言包括mixup、label smoothing、学习率修改策略的选择、跨卡BN层计算和随机尺度训练，接下来详细介绍。

论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.04103

整体架构流程

mixup

        mixup是指将2张输入图像按照一定权重合并成一张图像，基于这种合成图像进行训练的模型更加鲁棒，能够有效降低对抗图像的影响。如图Figure2是在分类算法中使用mixup的例子：