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51CTO-深度学习顶级论文算法|级联网络结构原理分析|中国AI数据|文章2
作者:CNAI / 2019-09-12 / 浏览次数:80

51CTO-深度学习顶级论文算法|级联网络结构原理分析|中国AI数据|文章2

深度学习顶级论文算法

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我们需要花费的时间可能会更多,这个花费时间不是指咱们训练模型的时间,是说咱们实际用这个模型,
比如说我们检测一张图像当中,把他所有点给框起来啊,这么这个一个任务的时间来说要比咱们传统。
很多经济学算法要慢得多,那么这个东西也是CNN的本质的一个结构来决定的,也是咱们要面临解决的一个问题,
那么这篇论文主要解决两个问题,就是说啊一个问题,给大家换一下吧,一个问题。也就是说我们要检测的东西啊,
比如说是,嗯拿这个圈来说吧,这个圈啊,就是这个人脸发生了一些偏移是吧?不太好检测了啊,发生一个破的变化那么怎么办?
那么第1这是第1个问题,第2个问题呢就是说,唉,咱们这个。怎么把速度提起来啊?是吧?比如说正常的一个vgg16或者是19,
那么它扫描一张图像就是说他做一个滑动窗口啊,来检测点的话,可能需要个一秒到两秒,那么这个时间还是非常慢的。
那么咱们有没有一种方法就是说可以使得咱们这个时间的速度来给它效率提高一些,然后呢,咱们自觉性啊,
不至于下降太多,那么这篇论文啊,他提出的一个核心的观点啊,就是一个卡斯特的思想,其实啊,这篇论文。
我主要给大家讲的是这个思想,而不是说单单的啊,在人脸检测咱们才能用这个东西,其实啊,就我现在看了很多论文,
还有一些算法来讲,已经很通用了就是。不管是什么样的任务,咱们都可以用这种卡片的思想,也是一个比较好的思想来解决这个问题。
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