首先，百度通过飞桨框架下的ImageNet蒸馏模型作为预训练模型对Objects365数据集的检测模型进行训练，训练好的Objects365检测模型可以作为预训练模型，并用来训练相同网络结构的COCO模型，这样可以在检测任务上获得显著提升的效果。对于具体的网络结构而言，百度训练的Res2net200模型、CBResnet200、SE154模型作为检测模型的backbone，其中Res2net200的检测模型在单尺度下mAP可以达到56.2%。
其次，百度采用加强版的FPN模块提升网络效果：使用Acfpn网络增强检测能力，该模型可以解决高分辨率输入上特征图分辨率与感受域之间的矛盾，Acfpn包括两个模块，加入Acfpn后，box mAP增加了0.8%；除了Acfpn，还使用DetectoRS中的RFP网络，RFP网络将反馈连接添加到自底向上的主干层中，它在htc-r50上使box mAP提升4.2%。
除了加强版的FPN模块，百度还用了non-local算子和数据增强策略。non-local算子用于描述距离像素之间的关联，输出特征图的每个元素都会受到所有输入特征图的影响；同时，百度还根据COCO数据集的特性，使用随机擦除的数据增强策略——在图像中随机选取一个矩形区域，并在训练中对其像素进行随机擦除，降低过拟合风险，并提高模型对于遮挡目标的检测鲁棒性。
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