FasterRCNN:提升網路的分類精度海康威視
我們發現，對於圖中的全域性上下文網路分支，訓練時如果採用隨機初始化，效能提升非常有限。如果用預訓練的引數初始化，在ImageNet DET驗證集上可以得到超過3個點的效能提升。對於ResNets，RoIPooling後面的conv5有9層卷積。而Faster R-CNN finetune時一般初始學習速率又會設得比較小（0.001）。這就導致從頭訓練這9層卷積比較困難。因此，這裡預訓練顯得尤為重要。另外，[2]還把全域性上下文特徵同時用於分類和Bounding Box迴歸。我們發現全域性上下文特徵對於Bounding Box迴歸沒有幫助，只對分類有幫助。
4. 訓練技巧
a) 平衡取樣。很多資料集存在樣本不均衡的問題，有些類別特別多，有些類別特別少。訓練模型時，從一個影象列表中依次讀取樣本訓練。這樣的話，小類樣本參與訓練的機會就比大類少。訓練出來的模型會偏向於大類，即大類效能好，小類效能差。平衡取樣策略就是把樣本按類別分組，每個類別生成一個樣本列表。訓練過程中先隨機選擇1個或幾個類別，然後從各個類別所對應的樣本列表中隨機選擇樣本。這樣可以保證每個類別參與訓練的機會比較均衡。在PASCAL VOC資料集上，使用平衡取樣效能可以提升約0.7個點。
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