讓電腦如何學習視覺特徵是一個基礎的電腦視覺問題。在過去幾年裡,我們在設計網路結構中利用 #deep_convolutional_networks(ConvNets) 在 image classification(圖像分類) 與 objection detection(物件識別) 的項目中取得很大的進展。#NAS-FPN,為建構物件辨識系統提供了極大的靈活性。NAS-FPN適用於各種骨幹模型,例如MobileNet、ResNet 和 AmoebaNet。NAS-FPN為效率模型及精確模型提供了更好的效率與準確性折衷方法。
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