для моего проекта ML я хочу использовать модель fast_rcnn_resnet101_kitti из зоопарка tenorflow модели. Поскольку количество изображений в наборе данных Kitti чрезвычайно мало (около 7000 изображений) для практики глубокого обучения, мне было интересно, как этот небольшой объем данных приводит к приличной производительности вывода (mAP@0.5=87)? Один ответ, который я могу себе представить, состоит в том, что сеть сначала была обучена на другом, богатом наборе данных и точно настроена на Китти, но я не уверен в этом. Мне интересно, как я могу узнать точную основную процедуру обучения (кроме pipe.config) для моделей, опубликованных в зоопарке модели TF?
Спасибо