文件名称:
DynamicRCNN:动态R-CNN-源码
开发工具:
文件大小: 205kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-20
详细说明：动态R-CNN：通过动态训练实现高质量目标检测
由，，， ，。
该项目基于 。
[2020.7]动态R-CNN已正式包含在，这非常感谢和迁移了代码。
抽象的
尽管近年来两级目标检测器一直在不断提高其最先进的性能，但训练过程本身离晶振还很远。在这项工作中，我们首先指出固定网络设置和动态训练过程之间的不一致问题，这会极大地影响性能。例如，固定标签分配策略和回归损失函数不能适应提议的分布变化，并且不利于训练高质量的检测器。然后，我们建议动态R-CNN根据训练过程中的提议统计信息自动调整标签分配标准（IoU阈值）和回归损失函数的形状（SmoothL1 Loss的参数）。这种动态设计更好地利用了训练样本，并推动了检测器以适应更多高质量的样本。具体来说，我们的方法改进了ResNet-50-FPN基线，在MS COCO数据集上具有1.9％的AP和5.5％的AP90，而没有额外的开销。有关更多详细信息，
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