ScratchDet: Training Single-Shot Object Detectors from Scratch 论文笔记

前言 一般在进行目标检测时，通常会使用在大型数据集上经过预训练的分类网络，然后在此基础上进行微调。这样做虽然能够得到较好的检测性能，但会存在一些限制： 分类任务和检测任务对目标位置的敏感程度是不同的。分类任务偏向于平移不变性，因此会采取一些下采样操作以得到更好的性能。而对于检测任务来说，一些局部的上下文信息是非常重要的，因此在采取平移不变操作时需要十分谨慎，否则就会丢失一些局部信息。 在微调时修改

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