Học chuyển giao trong phát hiện đối tượng

Học chuyển giao (transfer learning) trong phát hiện đối tượng bắt đầu từ một mạng nơ-ron sâu được huấn luyện trước trên một tập dữ liệu ảnh lớn — thường là ImageNet cho phần xương sống (backbone) hoặc COCO cho bộ phát hiện hoàn chỉnh — và điều chỉnh nó để phát hiện đối tượng trong một miền mới. Bằng cách tái sử dụng các biểu diễn thị giác đã học, phương pháp này đạt được độ chính xác phát hiện cao với số lượng ảnh được chú thích ít hơn nhiều so với việc huấn luyện từ đầu.