arxiv:https://arxiv.org/abs/1903.10979
和DetNet（DetNet）目的相似,寻找更合适的目标检测backbone网络。
基于one-shot supernet方法，进行更好的backbone网络搜索。
策略包括三部分，如下图所示：
1.Supernet pre-training：使用ImageNet对网络做分类预训练。
2.Supernet fine-tuning： 使用目标检测数据集（COCO/VOC）fine-tuning检测网路(基于FPN结构或RetinaNet)。
3.Search on the trained supernet： 进行网络搜索，使用（COCO/VOC）评价标准，进行反馈，实现结构更新。
DetNAS训练时间为44 GPU days，COCO数据集。
主要提出了DetNASNet和DetNASNet（3.8），更少的参数获得了更高的MAP。
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