ICCV2023｜AlignDet：在各种检测器的所有模块实现无监督预训练

↑ 点击蓝字 关注极市平台作者丨Lovely Panda来源丨GiantPandaCV编辑丨极市平台极市导读 本文提出了一个通用的预训练框架AlignDet，可以适配各种现有检测器。在更少的训练轮数下，AlignDet分别为FCOS提高了5.3 mAP，RetinaNet提高了2.1 mAP，Faster R-CNN提高了3.3 mAP，DETR提高了2.3 mAP。 >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿文章简介大规模预训练后再进行下游微调的方法已经被广泛地应用于各种目标检测算法中。在本文中，我们揭示了目前实践中预训练和微调过程之间存在的数据、模型和任务方面的差异，这些差异隐式地限制了检测器的性能、泛化能力和收敛速度。为此，我们提出了AlignDet方法，这是一个通用的预训练框架，可以适配各种现有检测器，以减轻这些差异。AlignDet将预训练过程分解为两个阶段，即图像域预训练阶段和框域预训练阶段。图 ………………………………