Scale-aware Automatic Augmentation for Object Detection 标题：用于目标检测的尺度感知自动增强

本文提出了一种用于目标检测的数据增强策略，定义了一个新的尺度感知搜索空间，其中图像级和框级增强都旨在保持尺度不变性。在这个搜索空间上，本文提出了一种新的搜索指标，称为帕累托规模均衡（Pareto Scale Balance），以促进高效搜索。在实验中，即使与强大的多尺度训练基线相比，尺度感知自动增强对各种目标检测器（如 RetinaNet、Faster R-CNN、Mask R-CNN 和 FCOS）也产生了显著且一致的改进。本文搜索的增强策略可转移到目标检测之外的其他视觉任务（如实例分割和关键点估计）以提高性能，且搜索成本远低于以前用于目标检测的自动增强方法。

Scale-Aware Trident Networks for Object Detection
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