单阶段目标检测

1、特征金字塔的优点

图像金字塔，需要的计算和内存多；若只使用高级特征，分类网络中的做法，不能检测到小物体；各级特征单独接预测，由于底层缺少语义和全局信息，小物体会检测错。所以特征金字塔即考虑了计算和内存，又兼顾了底层特征和全局特征。

2、用高分辨率图片做预训练

分类模型输入多是224的，目标检测输入更大，因此先将分类模型在大尺寸数据上微调，可以显著提升效果。

3、维度聚类

手动设定的先验框具有主观性，采用聚类分析选出的先验框有更高的IoU，使得模型更容易学习。

4、OHEM

根据样本的loss在线筛选出困难样本，使用困难样本去训练。

5、目标检测中的样本不均衡

一方面，正样本数量<<负样本数量，使用困难样本去训练。

6、Focal Loss

高置信度p的样本是易分样本，给它的loss项乘上p^gamma，即可弱化易分样本在总loss中的比重。