Vi rapporterar konkurrenskraftiga resultat på objektdetektering och instanssegmentering på COCO dataset med hjälp av standardmodeller tränade från slumpmässig initiering. Resultaten är inte sämre än deras ImageNet pre-training motsvarigheter även när man använder hyper-parametrarna i baslinjesystemet (Mask R-CNN) som optimerades för finjusterande pre-training modeller, med det enda undantaget att öka antalet tränings iterationer så att de slumpmässigt initierade modeller kan konvergera. Utbildning från slumpmässig initiering är förvånansvärt robust; våra resultat håller även när: (i) använda endast 10% av träningsdata, (ii) för djupare och bredare modeller, och (iii) för flera uppgifter och mätvärden. Experiment visar att ImageNet pre-training påskyndar konvergens tidigt i utbildningen, men ger inte nödvändigtvis legalisering eller förbättra den slutliga måluppgift noggrannhet. För att trycka på kuvertet demonstrerar vi 50.9 AP på COCO-objektdetektering utan att använda någon extern data-ett resultat i nivå med de bästa COCO 2017 konkurrensresultat som använde ImageNet förutbildning. Dessa observationer utmanar den konventionella visdomen i ImageNet pre-utbildning för beroende uppgifter och vi förväntar oss att dessa upptäckter kommer att uppmuntra människor att ompröva den nuvarande de facto paradigm av "förutbildning och finjustering" i datorseende.
På samma sätt fann REF att för objektdetektering och till exempel segmentering, utbildning från slumpmässig initiering uppnår jämförbara prestanda till ImageNet förträning.
Rethinking ImageNet Pre-Training
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}