摘要：
定义 在迁移学习中， 当源域和目标的数据分布不同 ，但两个任务相同时，这种 特殊 的迁移学习 叫做域适应 （Domain Adaptation）。 Domain adaptation有哪些实现手段呢？ 几乎所有的手段都尝试去学习一个特征转换，使得在转换过后的特征空间上，source dataset和 阅读全文
摘要：
输入图片的尺寸对检测模型的性能影响相当明显，事实上，多尺度是提升精度最明显的技巧之一。在基础网络部分常常会生成比原图小数十倍的特征图，导致小物体的特征描述不容易被检测网络捕捉。通过输入更大、更多尺寸的图片进行训练，能够在一定程度上提高检测模型对物体大小的鲁棒性，仅在测试阶段引入多尺度，也可享受大尺寸 阅读全文
摘要：
多数的object detection算法都是只采用顶层特征做预测，但我们知道低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是目标位置比较粗略。另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式，但是一般是采用融合后的特征做预测，而FPN不一样的地方在于预测是在不同特征层独立进行 阅读全文