NeurIPS 2019 | DetNAS:首个搜索物体检测Backbone的方法

物体检测器一般使用图像分类网络的Backbone,因为和检测任务存在必定差别,这些Backbone每每不是最优的。本文中,旷视研究院提出DetNAS,这是首个用于设计更好的物体检测器Backbone的神经网络搜索方法;由DetNAS搜索出的框架在COCO上的性能超越了ResNet-50与ResNet-101,且模型计算量更低。本文已收录于神经信息处理系统大会NeurIPS 2019。 git  
相关文章
相关标签/搜索