抱枕无忧
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目标检测常用backbone、数据集

1、backbone

1.1ResNet

Heetal（2016）将网络层重新定义为具有残差跳跃连接的学习残差函数。具有跳跃连接的网络更容易优化，并且可以在增加深度的情况下获得相当大的精度。ResNet-18是深度残差网络的轻量级变体，由四个残差块组成，每个残差块有两个卷积，然后是BN层。

1.2DarkNet

Redmon&Farhadi(2017)提出了一种计算轻量级的特征提取器DarkNet作为他们提出的实时目标检测算法YOLO的一部分。Darknet通过减少参数量对VGG-16进行了改进。

1.3 Xception

Chollet(2017)提出的Xception作为对 Inception-V3的改进，完全基于深度可分离卷积(DWS;Kaiser等人（2017年））。所提出的架构是一个由36个深度可分离卷积层组成的线性堆叠，结构为14个模块，除了第一个和最后一个之外，所有模块都有残差连接。

1.4 MobileNet

Sandler等人（2018年）将MobileNet-v2设计为轻量级骨干网，专门用于嵌入式设备上的实时目标检测。该架构使用具有线性瓶颈和深度可分离卷积的反向残差块。它被称为倒置，因为在网络的狭窄部分之间存在跳跃连接，导致参数数量较少。此外，该网络包含跳过连接，以实现输入和输出瓶颈之间的特征可重用性。

1.5 ShuffleNet-v2

Ma等人(2018)设计了ShuffleNet-v2，通过降低内存访问成本来优化推理延迟。该架构的构建块由通道拆分操作组成，该操作将输入分成两部分

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