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DOSD用scratch的方式訓練通用目標檢測,效能很高

推薦一篇今年ICCV上基於DenseNet的general object detection的工作。這是目前已知的第一篇在完全脫離ImageNet pre-train模型的情況下使用deep model在有限的訓練資料前提下能做到state-of-the-art performance的工作,同時模型引數相比其他方法也要小很多,最小的一個模型引數只有5.9M,在VOC 2007 test set上可以達到73.6mAP,程式碼和模型都已經開源,歡迎大家關注和意見。

DSOD: Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch
arXiv:

Github:



作者:沈志強
連結:https://www.zhihu.com/question/62533482/answer/209031967
來源:知乎
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