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yolov5 face 使用踩坑记录_jacke121的专栏-CSDN博客
没写精度，有模型：
https://github.com/ankandrew/nanodet-face-detection
0.9187 / 0.8979 / 0.8168
模型 1m
版权声明：本文为CSDN博主「AI视觉网奇」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/jacke121/article/details/116718487
个人体验yolov5最大的感觉就是惬意舒适。 比起object_detection 一个训练花费我10小时，一个只有1.1个小时（都是迁移训练） 一个检测速度等待了十几秒，一个只需0.01
小目标检测总结
小目标的定义：图像中极少的小目标（32像素×32像素一下）
注：一般来说下采样率为2，一般的特征提取网络通常进行五次下采样。而五次下采样的倍率为2的五次方
在上一篇博客记录了
SlowFast的复现过程，slowfast其中有一部分是detectron2实现Faster RCNN对人的目标检测。这一篇博客就单独记录detectron2实现Faster RCNN目标检测的解析
B站视
1.大体的认识、有用没用的bb
官网：https://albumentations.ai/
github：https://github.com/albumentations-team/albumentations
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