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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1
作者:CNAI / 2019-09-12 / 浏览次数:139

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1

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下面咱们再来简单的回顾一下这个算法,他们之间的一些区别以及它们的一些实验的结果,那么这些东西可能都是啊,
刚才已经说过很多了。哦,这里啊,就是简单的再给大家复述一遍,首先咱们看的这张图啊,它是发达,
还是要跟咱们刚才所讲的这个80 20元算法最大的区别就是在于,他们是怎么样产生这个矿的啊?就是说我们。
暑假都要产生一些候选框,然后呢,咱们后续的网络啊,都是对这些候选框进行一系列操作,
那么对于这个bug啊,对啊,他这个候选框它是使用这个,可能他有设置的算法啊,本来他有设置,
刚才给大家说了。就是说我通过一些图像的纹理啊,边电压调整这些信息,组成出来一系列的矿,然后呢,
咱们再对这一块做一些分类呀,回归的任务,他不像这样的形容词来投资者算法,他是把。
所有的东西都结合在咱们这个卷积网络当中来了,我们使用一个叫做RP测试work使用这个词,
乃去对特征图上每一个点提取9个大小不同的框,然后呢,最终对这些所有的矿进行一系列的。
那样会不会操作?那么这个测试方法为什么不用他的?最主要原因还是因为它的速度比较慢,
大概处理一张图像,论文上说需要大概2.3秒,就是说这个吧,c啊,用这个词来折算法要比饭。
然后直接用这个IP的算法,他要慢很多,所以才使用了IP,进行一个改进。不来的,嗯,
这个不是作者他最先想出来的,这个关于这个IP电话,他要从这个叫做一个APP说起,那么这个sp p是什么啊?
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