• 1、Training
  • 1.1、Data augmentation
    • 1.1.1、Multi-scale
    • 1.1.2、Random crop
    • 1.1.3、Color jitter
    • 1.1.4、Mixup
    • 1.1.5、Label smoothing
    • 1.1.6、Random erase
  • 1.2、Model
    • 1.2.1、Backbone
      • 1.2.1.1、ResNet
        • 1.2.1.2、MobileNet series
      • 1.2.2、Neck
        • 1.2.2.1、FPN
        • 1.2.2.2、PAFPN
        • 1.2.2.3、NASFPN
        • 1.2.2.4、BiFPN
      • 1.2.3、Head
        • 1.2.3.1、Shared between feature map lavel or not
      • 1.2.4、Misc
        • 1.2.4.1、Normalization
        • 1.2.4.1.1、Batch norm
        • 1.2.4.1.2、Group norm
        • 1.2.4.2、Weight initialization
          • 1.2.4.2.1、Uniform、xavier、gaussian、kaiming
          • 1.2.4.2.2、Special initialization like the way in focal loss
        • 1.2.4.3、Gradient clipping
    • 1.3、Positive/negative/ignore labels assignment
      • 1.3.1、Feature map level selection
      • 1.3.2、Point/bbox label assignment
    • 1.4、Loss
      • 1.4.1、Classification
        • 1.4.1.1、Cross entropy loss
        • 1.4.1.2、Binary cross entropy loss
      • 1.4.2、BBox Regression
        • 1.4.2.1、Distance based
        • 1.4.2.1.1、L2 loss
          • 1.4.2.1.2、SmoothL1 loss
          • 1.4.2.1.3、L1 loss
        • 1.4.2.2、IoU based
          • 1.4.2.2.1、GIoU loss
          • 1.4.2.2.2、DIoU loss
          • 1.4.2.2.3、CIoU loss
      • 1.4.3、Imbalance
        • 1.4.3.1、OHEM
        • 1.4.3.2、GHM
        • 1.4.3.3、Weighted loss
        • 1.4.3.4、Focal loss
      • 1.4.4、Misc
        • 1.4.4.1、Normalization
          • 1.4.4.1.1、Sample-wise
          • 1.4.4.1.2、Batch-wise
          • 1.4.4.1.3、None
    • 1.5、Optimizer
      • 1.5.1、SGD
      • 1.5.2、Adam
      • 1.5.3、RMSprop
    • 1.6、LR scheduler
      • 1.6.1、MultiStepLR
      • 1.6.2、CosineAnnealingLR
      • 1.6.3、CyclicLR
      • 1.6.4、Misc
        • 1.6.4.1、Warmup

---

• 2、Testing
  • 2.1、Test time augmention
    • 2.1.1、Multi-scale
    • 2.1.2、Flipping
  • 2.2、Model ensemble
    • 2.2.1、Bagging
      • 2.2.1.1、Averaging
      • 2.2.1.2、Majority voting
  • 2.3、Postprocessing
    • 2.3.1、NMS、soft-NMS
      • 2.3.1.1、Class aware
      • 2.3.1.2、Class agnostic
  • 2.4、Confidence scores interpreting
    • 2.4.1、Process each class separately or not