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华为EI研究分享【IJCV2022】深入研究有效感受野:学习尺度可迁移的可部署目标检测架构
随着卷积神经网络(CNNs)的蓬勃发展,目标检测领域取得了很大的进展。许多基于深度卷积网络的目标检测器被提出,它们被广泛应用于现实世界的如自动驾驶、增强现实中的人脸检测、行人和车辆检测等工业任务中。在上述实际场景中,检测框架往往在移动端或嵌入式设备上工作,因此对精度和速度同时具有严格的要求。虽然许多复杂的网络和框架可以实现很高的精度,但这些方法引入了大量额外参数,需要更大的内存开销和更多的推理时间
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