Rethinking ImageNet Pre-training

前言 这篇文章是何恺明组做的一个偏实验的工作，主要是探究ImageNet预训练的模型，在迁移到其他任务比如目标检测，分割等会不会比从头训练模型的要更好。可以总结一下就是 在数据集充分的条件下，各个任务里，从头训练的效果并不比在ImageNet预训练过的要差 从头训练的模型需要更多的迭代次数，才能追上预训练模型Finetune的结果 ImageNet预训练的作用更多的是加速模型收敛，但不意味最后模型

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