1樓：
挺好的。
基於PyTorch 和 Mapillary 的 In-Place Activated BatchNorm， 而且還開源。
請阿里繼續刷榜…… 我只想用 pretrained 的模型做 Transfer Learning。
PS：Object Detection 實在是太「簡單」了，最好還是專注一下3D Segmentation/ LiDar Data， 影象的Benchmark Dataset 刷來刷去，有點浪費電，哈哈。
同時，個人覺得，如果在相同的硬體上不能獲得「數量級」的提高，實在是沒太大貢獻。
從工程角度來看，起碼 Speed 要提高一倍， Acc 至少提高10% ，我才覺得有點意思，起碼跳出了模型 expected performance 的方差。
2樓：探花小明哥
hi目前不做CV了，雖說做啥都一樣，但業務縮減，大部分公司都減少CV了，人都轉方向了。
複製貼上搞個CV沒啥卵用啊，所以啥掙錢做啥了。什麼變現快，公司就做啥。
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