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原创 VoVNet神经网络学习

SSD采用VGG，YOLO采用DarkNet，Faster R-CNN采用ResNet，我们一般称这些网络为目标检测模型的backbone。4个stage的OSA模块，每个stage的最后会采用一个stride为2的3x3 max pooling层进行降采样。基于VoVNet的目标检测模型性能超越基于DenseNet的模型，速度也更快，相比ResNet也是性能更好。FLOPS：浮点运算的数量，表示卷积层的计算量大小，评估模型的复杂度和计算效率。大的卷积层尽量别拆为小的卷积层，不利于GPU计算效率。

2024-03-27 10:41:36 486

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2024-03-16 13:15:26 1347 1

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2024-03-15 19:31:06 117 1

空空如也

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