SPP-net阅读笔记
成就 相比于深度卷积神经网络，可以不管图像的大小而生成固定长度的表示 对变形的物体也很有效 在准确性相当的前提下，速度比R-CNN更快（24-64× faster overall） 做法 在R-CNN实现思路的基础上，在最后一个卷积层和全连接层之间添加一个SPP层，由SPP层生成固定长度的输出，并将其输入到全连接层中。 SPP的特性 无论输入的大小，SPP都能生成固定长度的输出 SPP使用多级sp
相关文章
- 1. SPPNet-阅读理解-笔记
- 2. 论文阅读: SPPNet
- 3. SPPnet 笔记
- 4. 【论文笔记】SPPnet
- 5. 阅读笔记
- 6. Flipped 阅读笔记
- 7. 阅读笔记16
- 8. 阅读笔记15
- 9. 阅读笔记10
- 10. 阅读笔记 SQL
- 更多相关文章...
- • RSS 阅读器 - RSS 教程
- • PHP 实例 - AJAX RSS 阅读器 - PHP教程
- • Tomcat学习笔记（史上最全tomcat学习笔记）
- • JDK13 GA发布：5大特性解读
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. SPPNet-阅读理解-笔记
- 2. 论文阅读: SPPNet
- 3. SPPnet 笔记
- 4. 【论文笔记】SPPnet
- 5. 阅读笔记
- 6. Flipped 阅读笔记
- 7. 阅读笔记16
- 8. 阅读笔记15
- 9. 阅读笔记10
- 10. 阅读笔记 SQL