Micro-YOLO:如何高效压缩目标检测模型,论文下载详解?
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本文共计1711个文字,预计阅读时间需要7分钟。
论文地址:https://www.scitepress.org/Papers/2021/102344/102344.pdf作者:Edison_G:深度学习模型在目标检测的性能上取得了重大突破。然而,在传统模型中,例如F模型,表现仍有待提高。
论文地址:www.scitepress.org/Papers/2021/102344/102344.pdf
计算机视觉研究院专栏
作者:Edison_G
深度学习模型在目标检测的性能上取得了重大突破。然而,在传统模型中,例如Faster R-CNN和YOLO,由于计算资源有限和功率预算紧张,这些网络的规模使其难以部署在嵌入式移动设备上。
一、前言
深度学习模型在目标检测的性能上取得了重大突破。
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论文地址:https://www.scitepress.org/Papers/2021/102344/102344.pdf作者:Edison_G:深度学习模型在目标检测的性能上取得了重大突破。然而,在传统模型中,例如F模型,表现仍有待提高。
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计算机视觉研究院专栏
作者:Edison_G
深度学习模型在目标检测的性能上取得了重大突破。然而,在传统模型中,例如Faster R-CNN和YOLO,由于计算资源有限和功率预算紧张,这些网络的规模使其难以部署在嵌入式移动设备上。
一、前言
深度学习模型在目标检测的性能上取得了重大突破。

