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论文阅读--PVANET: Deep but Lightweight Neural Networks for Real-time Object Detection
阅读量:6331 次
发布时间:2019-06-22

本文共 466 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

  hot3.png

论文地址:

算法实现:

网络设计原则: “less channels with more layers” 。

网络性能:83.8% mAP (mean average precision) on VOC2007 and 82.5% mAP on VOC2012 (2nd place), while taking only 750ms/image on Intel i7-6700K CPU with a single core and 46ms/image on NVIDIA Titan X GPU. Theoretically, our network requires only 12.3% of the computational cost compared to ResNet-101, the winner on VOC2012.

算法有点:提出一个轻量级的的特征提取模型,减少计算资源的消耗,可以完成实时目标检测。输入图片说明

网络组件:

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转载于:https://my.oschina.net/clgo/blog/1535253

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