在实际的工程落地场景中，大家要进行目标检测的物体千差万别，各式各样。有可能需要检测人脸、汽车、动物、球、球拍、眼睛等任何目标。针对不同的数据，我们通常会对模型进行适应性的调整。这对这些实际应用场景，常见的目标检测算法的主要优化思路有哪些？需要考虑哪些优化问题？
关键凝练
- 目标检测算法的核心思想是什么？如何描述一个目标？如何从描述的角度进行优化？
- 目标检测有哪些组件，如何对这些组件进行拆解？
- Anchor的角度有哪些优化技巧？
- NMS角度有哪些优化技巧？
- Backbone如何优化？
- 从LOSS的角度有哪些优化技巧？
- 样本存在什么样的分布？如何适配不同的参数，对模型进行调参？