Deep learning 在不使用预训练模型和权重的情况下进行对象定位的最佳策略。？

我想从头开始训练一个模型，而不使用任何预先训练过的模型和权重以及20k图像数据集和对象的4个坐标。你能给我建议解决这个问题的最佳方法吗？

为什么不尝试任何现有的体系结构-YOLO、SSD、更快的RCNN等等（或者他们的下一代）看看表演是什么？
当然，如果您事先知道数据集中对象的属性，这可能很有用-例如，对于较小的对象，更快的RCNN可能会产生比SSD和YLO更好的性能。

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它们中的每一个都在所有领先的DNN框架中都有可用的开源实现。

为什么不尝试任何现有的体系结构—YOLO、SSD、更快的RCNN等等（或者它们的下一代），看看性能如何？
当然，如果您事先知道数据集中对象的属性，这可能很有用-例如，对于较小的对象，更快的RCNN可能会产生比SSD和YLO更好的性能。
它们中的每一个都在所有领先的DNN框架中有可用的开源实现