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seq2seq模型_array老师_谷歌人工智能_ssh登录gpu云服务器步骤_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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与每个提案相对应,而不是直接从图像中获取作物,这使我们可以在很多图像商店中重新使用大量这种昂贵的卷积竞争...并在整个图像中重复使用。从特征图的对话中裁剪出来,然后您就可以将这些东西遍历一些用于连接的图层,并预测您的分类得分和线性回归,将其设置到主体盒中,现在当我们训练该东西时,我们又有了一个多任务定律,可以在这两者之间进行权衡并进行反击,我们可以向后支撑整件事并学习所有的东西,这是你在拉我看起来像是maxpooling,我不是真的很想深入细节。 就速度而言,如果我们看r CNN相对于r r CNN相对于另一种称为SP p net的模型,它介于两者之间,那么您可以看到在训练时r CNN的训练速度要快十倍,因为我们正在不同的特征图之间共享所有竞争,现在在测试时间快速CNN超级快,实际上速度很快CNN在测试时间如此之快,以至于这个竞争竞争时间实际上是对区域的提议,我们说过计算这些2000个提案和使用搜索选择的提案大约需要2秒钟,而现在则是1个提案,因为我们通过共享整个图像的卷积开销来处理所有这些区域,因此我们正在以共享的方式处理所有这些提案我们很快就收到了提案,我们很快就完成了CNN,感
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