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RSS订阅原创 【无标题】YOLOV5和YOLOV8主干改进：华为诺亚提出全新骨干架构VanillaNet
对于主干，我们使用4×4×3×C卷积层，步长为4，遵循[18，31，32]中的流行设置，将具有3个通道的图像映射到具有C个通道的特征。每个卷积层的核大小是1×1，因为我们的目标是在保留特征图信息的同时，对每个层使用最小的计算成本。VanillaNet：一种极简设计的神经网络架构，性能与代表性CNN工作和视觉Transformer不相上下，突出了极简主义在深度学习中的潜力。广泛的实验表明，VanillaNet 提供的性能与著名的深度神经网络和视觉Transformer器相当，展示了深度学习中极简主义的力量。
2023-05-24 17:58:25
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