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51CTO-深度学习顶级论文算法|faster-rcnn框架实验结果评估|唐宇迪|中国AI数据|文章10
作者:CNAI / 2019-09-12 / 浏览次数:67

51CTO-深度学习顶级论文算法|faster-rcnn框架实验结果评估|唐宇迪|中国AI数据|文章10

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说话很露啊,这次盖好就说咱们把图像翻倍了,图像分配之后导致最严重的问题是什么?速度会明显的变慢为什么?
咱们之前是处理一张图片吧,我们做个这个色调变换,就变成10个小时后。哦,咱们处理什么咱们就处理了10张图片,
咱们的速度下降啊,是要最最慢啊,是要下降10倍的,然后呢,咱们提什么,可帽子只有他,
就是说我们要达到一个近乎可以实时检测到。实时检测多大人眼啊?咱们玩游戏的同学可能都知道啊,
咱们打英雄联盟阿塔,FC还是这个值啊,就是说咱们这个证据啊,一般咱们打游戏啊,可能是需要高一些,
有6070%的,但是咱们人家来说啊,咱们都。达到我20就不错了,这个发生在21日,他现在是可以达到啊,
5针啊,就是说一秒可以处理5张图像,嗯,这个是15年一篇论文,在15年啊,已经是非常牛逼的老,
但是在咱们16年来说。并不是啊,这么特别牛逼了啊,之后给大家说了4:20之后再给大家说一些其他的东西,
咱们现在还是汇聚在这个842CN上,这是一种方法啊,咱们可以做music style,然后来完成大小不同的框。
嗯,还有一种啊,就是说咱们b啊,这个b是什么意思啊?他是不同的,我们可以在剪辑上设置不同的feel的大小,
然后呢,得到不同的感受野的大小,最终啊,确定这个矿啊,这个方法也是,能不能说。 但是这种方式很low啊,
但是说这种方法并不是并不是特别好的,啊,所以这个方法也一样, 有铁的粉丝啊,这里就不给大家说了,
这个都是介绍一些传统算法缺陷啊,就是说我们传统算法做金字塔也好, 我们做不同的feel。
也好,都不是特别好的方案解决,为了解决咱们这些能得到, 就是说对于人这个大框对于你的这个小框啊,咱们怎么能产生这种大小不同的块儿呢?
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