与针对优质图像分类模型的研究成果相比，应用于物体检测训练的结果在普及性和普遍性方面则显得相形见绌。在论文《Bag of Freebies for Training Object Detection Neural Networks》中，研究人员探索了有助于将最先进的物体检测模型性能提升到一个新水平而不牺牲推理速度的通用调整。实验表明，实验精度可以提升高达5%，因此建议每个做物体检测的团队都应考虑这种方法。