#60
summarized by : Munetaka Minoguchi
ScratchDet: Training Single-Shot Object Detectors From Scratch

どんな論文か?

物体検出におけるスクラッチ学習で精度を落とさないために,様々なネットワークアーキテクチャで探索をおこない,現画像情報を最大限に利用するScratchDetの提案.
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新規性

現状の物体検出ではImageNetプレトレインを採用しているが,分類タスクと検出タスクの違いで発生するバイアスや,転移学習時のパラメータ調整への障害に繋がると指摘し,改善に取り組んだ.

結果

プレトレインし転移学習したモデルよりも優れた精度を達成した.

その他(なぜ通ったか?等)

物体検出タスク共通の問題に,真っ向から取り組んだ論文.