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（