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题目shuzilian ai改进1、由于没有正样本改进2、由于目标尺寸变化过大减少训练时长总结

题目

shuzilian ai

改进1、由于没有正样本

进行多阶段训练

改进2、由于目标尺寸变化过大

做bbox的尺寸筛选，在不同的RPN层上选择最合适的bbox大小。保证模型更快的收敛和学习到比较好的效果。 [图 模型+softnms]

减少训练时长

从网络结构的改进优化训练效果而不是多尺度输入（用了14倍的输入）：把cascade级联检测器的方式结合到FPN的每个RPN层上 [图上是测试用时]

总结