# SSRNet
## 介绍
目前的图像分类大多是使用深度卷积神经网络来实现的，深度卷积神经网络给识别精度带来提升的同时，也降低了识别速度。如何在保持精度的同时，提高速度成为图像分类的一个重要目标。针对深度卷积神经网络的识别速度问题，本文提出了一种网络长度更短，识别速度更快的残差网络。首先，结合残差网络，通过减少网络长度的方法，得到了长度只有7层的残差网络。然后，结合多尺度分割方法，得到了基于多尺度分割的图像识别残差网络SSRNet。在Cifar10数据集上，提出的残差网络SSRNet-c的精度在与标准残差网络ResNet-56的精度相近时，速度快3倍；提出的残差网络SSRNet-b的精度比标准残差网络ResNet-110的精度提高了2.7%，同时速度快3倍。在Cifar100数据集上，SSRNet-a的精度为80.62%，速度为69fps。本文提出的网络模型在保持识别精度较高的同时，提高了识别速度。
## 环境
1. paddle 1.8.4
2. python 3.7
3. imgaug 0.4.0
## 使用
1. 安装python
2. 安装paddle
3. 安装imgaug
4. 使用jupyter运行*.ipynb文件即可
## 链接
1. [运行一下](https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/1289548?shared=1)
2. [442130165@qq.com](442130165@qq.com)
基于向量表示的单阶段无锚框目标检测算法的研究及实现源码+模型.zip
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2023-02-13
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基于向量表示的单阶段无锚框目标检测算法的研究及实现源码+模型.zip （183个子文件） 
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