深度学习: 选择合适的检测算法
算法的选择
如今落地的CV业务所用方法不一。但其中有两种算法简单高效，较为常用：
算法 | 优点 | 缺点 | 改进方案 |
|---|---|---|---|
RetinaNet | 很简单、精度较高、速度快 | fp较多 | 增加后处理 |
FPN + Faster R-CNN | 较简单、精度很高、fp少 | 速度有待提高 | 简化basemodel |
甚至连无人驾驶这种对实时性要求极高的应用场景，也多采用FPN+Faster R-CNN作为其基本算法。
还有的会用 Light-head R-CNN、Deformable R-FCN 等。
其他算法，诸如YOLO系、SSD等等，都因为检测精度太差，而空有那么高的速度，采用较少。 SNIP一类的，普通显卡甚至都带不起来，更别提落地了。
Basemodel的选择
ResNet之前
在ResNet (2015.12) 出来之前，basemodel经历了从AlexNet一家独大，到VGG和GoogleNet平分天下的时期。
ResNet之后
ResNet出来后，由于其简单和强大，成为了basemodel的绝对标杆。
如今从业者一般遵循以下流程：
- 先用ResNet-50来验证算法的有效性；
- 直接导入pre-train好的模型，在自己的数据集上fine-tune一、二十个epoch即可；
- 当该算法在ResNet-50上切实有效后，如果要追求算法速度 (例如落地到移动端)，则将basemodel替换为 Xception (较常用的是Xception-145) 、ShuffleNet、MobileNet等等；如果要追求精度 (例如发论文、打比赛刷榜)，则将basemodel替换为 ResNet-101 / ResNeXt-101 / DenseNet / DPN 等等。
算法的训练
Basemodel部分，一般直接导入现成训练好的。之后在自己的数据集上fine-tune整个网络。
Training
市面上的涨点方法汗牛充栋，主要有Large/small kernel(大/小卷积核)、Loss function(目标函数)、Stronger basemodel(更强的basemodel)、Scale handling(尺度设计)、RoIAlign(对齐RoIPooling)、Deformable convolution(形变卷积)、Atrous convolution(空洞卷积)、Cascade(级联)、OHEM(在线困难样本挖掘)、BN(规范化)、Regulation(正则化)、Large mini-batch、Emsemble learning(集成学习)、Multi-scale training and testing等等。
But，绝大部分trick，都不如根据test情况，针对性地 加数据 来得实在。