一、DetNet简介
DetNet是一种基于深度可分离卷积的网络结构，用于目标检测任务。它由南京大学和首都师范大学的研究团队提出并于2018年发表在ECCV上。
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- 后端
- 2024-03-10
一. VGG概述VGGNet是牛津大学视觉几何组(Visual Geometry Group )提出的模型，该模型涉及2014ImageNet图像分类与定位挑战ILSVRC-2014中的分类任
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- 运维
- 2023-07-12
作用：
跨通道的特征整合特征通道的升维和降维减少卷积核参数（简化模型）1 跨通道的特征整合
如果当前层和下一层都只有一个通道那么1×1卷积核确实没什么作用，但是如果它们分别为m层和n层的话，1×1
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- 运维
- 2023-05-25
关于卷积和的理解
在知乎中有一个问题：如何通俗易懂地解释卷积？ 非常感谢以下的回答（同时也获得非常多的赞同）帮助我有了更好的理解： 如何通俗易懂地解释卷积？ – 愤怒的书包的回答 
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- 运维
- 2023-04-23
前不久，机器之心报道过北大、华为诺亚等合著的一篇论文，探讨了不用乘法用加法能不能做深度学习。最近，我们又看到华为的另一篇论文，这一次没有用加法替代乘法，而是用「按位移位」和「按位取反」来取代乘法运算。
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- 业界
- 2020-01-31
