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DSOD:从头开始学习深度监督的对象检测器。 在ICCV 2017中.DSOD:从头开始学习深度监督的对象检测器(02/26/2019)我们观察到,如果我们仅将每个GPU的批处理大小(bs)从4(Titan X)增加到12(P40)进行培训BN层,我们的DSOD300无需任何其他修改即可实现更好的性能(请参见下面的比较)。 我们认为,如果有更好的解决方案来调整BN层的参数,例如,以有限的批次大小从头训练检测器时,同步BN [1]或组范数[2],则准确性可能较高
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DSOD-master
DSOD300_pascal.py 17KB
score_DSOD300_pascal.py 17KB
README.md 9KB
DSOD300_pascal++.py 17KB
GRP_DSOD320_pascal.py 18KB
LICENSE 2KB
DSOD300_detection_demo.py 4KB
DSOD300_coco.py 17KB
score_GRP_DSOD320_pascal.py 17KB
model_libs.py 60KB
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斯里兰卡七七
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