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计算机视觉研究院专栏
作者：Edison_G
在传统的目标检测框架中，从图像识别模型继承的主干网络提取深度潜在特征，然后neck模块融合这些潜在特征以捕获不同尺度的信息。
01 前
由于目标检测中的分辨率比图像识别中的分辨率大得多，因此主干的计算成本通常会主导总推理成本。
这种沉重的主干设计范式主要是由于将图像识别模型转移
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原文链接：https://blog.csdn.net/gzq0723/article/details/122974531
先整理一下anchor的概念常用的anchor定义----Faster R-CNN 定义三组纵横比ratio [0.5,1,2]和三种尺度scale [8,16,32]，可以组合处9种不同的形状和大小的边框。 ----YOLO
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目录 基础理论 一、 读取文件 二、神经网络初始化 1、搭建神经网络 2、GPU加速 三、打开摄像头、按帧读取图像 四、向神经网络输入 五、获取神经网络输出 1、获取各层名称 2、获取输出层名称 3、获取输出层图像ÿ
一. 标注工具 1.Labelme（官网链接） windows环境： 首先安装Anaconda，Python3版本。 安装成功后，打开Anaconda Prompt
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