激活的辅助激励：一种改进目标检测器的学习技术
计算机视觉与模式识别
2019-06-14 v1
摘要
我们提出了一种简单而有效的学习技术，可在不损害速度的前提下显著提升YOLO目标检测器的mAP。在网络训练期间，我们谨慎地输入定位信息。我们激励某些激活以帮助网络学习更好地定位。在训练后期，我们将辅助激励逐步减小至零。我们在速度-精度权衡上达到了新的最先进水平。我们的技术在MSCOCO数据集上将YOLOv2的mAP提升了3.8%，将YOLOv3的mAP提升了2.2%。该技术受课程学习启发，简单有效，且适用于大多数单阶段目标检测器。
引用
@article{arxiv.1906.05388,
title = {Assisted Excitation of Activations: A Learning Technique to Improve Object Detectors},
author = {Mohammad Mahdi Derakhshani and Saeed Masoudnia and Amir Hossein Shaker and Omid Mersa and Mohammad Amin Sadeghi and Mohammad Rastegari and Babak N. Araabi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1906.05388},
year = {2019}
}