crop size

图片预处理-裁剪的大小

深度学习图片预处理：crop caffe中使用crop_size剪裁训练图片 crop_size是对训练集图像进行裁剪，是对原始的训练集图像进行处理。如果原始训练图像的尺寸大小为800800，crop_size的图片为600600，则crop_size的图片为800*800的图像集。

在深度学习中，经常需要将输入图片进行裁剪，转换为网络输入的图片height和width。如果直接将图片进行resize，可能使得图片中的bbox变形。因此需要对原图进行扩展之后，以原图的bbox中心作为输出图的中心，按照的大小进行裁剪，然后再resize到[height，width]进行输出。这样裁剪的好处是可以使得bbox不会变形。

downsample_ratio

特征图的下采样比例，例如P0是32，P1是16，P2是8。https://blog.csdn.net/qq_37099552/article/details/108291463

SOTA模型

参考资料：

15大领域、127个任务，这里有最全的机器学习SOTA模型 - 机器之心的文章 - 知乎

概念解释：

SOTA，全称「state-of-the-art」，用于描述机器学习中取得某个任务上当前最优效果的模型。例如在图像分类任务上，某个模型在常用的数据集（如 ImageNet）上取得了当前最优的性能表现，我们就可以说这个模型达到了 SOTA。

SOTA模型现有的整理：

机器之心SOTA 机器之心-人群计数SOTA合集（按条件搜索出的） paperwithcode上听说也有SOTA 可以根据想要的领域查询 查询我的任务“人群计数”