单阶段目标检测
1、特征金字塔的优点
图像金字塔,需要的计算和内存多;若只使用高级特征,分类网络中的做法,不能检测到小物体;各级特征单独接预测,由于底层缺少语义和全局信息,小物体会检测错。所以特征金字塔即考虑了计算和内存,又兼顾了底层特征和全局特征。
2、用高分辨率图片做预训练
分类模型输入多是224的,目标检测输入更大,因此先将分类模型在大尺寸数据上微调,可以显著提升效果。
3、维度聚类
手动设定的先验框具有主观性,采用聚类分析选出的先验框有更高的IoU,使得模型更容易学习。
4、OHEM
根据样本的loss在线筛选出困难样本,使用困难样本去训练。
5、目标检测中的样本不均衡
一方面,正样本数量<<负样本数量,使用困难样本去训练。
6、Focal Loss
高置信度p的样本是易分样本,给它的loss项乘上p^gamma,即可弱化易分样本在总loss中的比重。