网络结构倾向采用较少的卷积核,如1x1和3x3卷积核,这说明CNN设计要考虑计算效率了。一个明显的趋势是采用模块结构,这在GoogLeNet和ResNet中可以看到,这是一种很好的设计典范,采用模块化结构可以减少我们网络的设计空间,另外一个点是模块里面使用瓶颈层可以降低计算量,这也是一个优势。这篇文章没有提到的是最近的一些移...
模型训练第1讲,介绍算法训练工具,支持ResNet50/ResNet101/Yolo8/Yolo5/DeepSort模型训练框架开源地址:https://gitee.com/Vanishi/BXC_AutoML, 视频播放量 6129、弹幕量 1、点赞数 145、投硬币枚数 58、收藏人数 233、转发人数 25, 视频作者 北小菜, 作者简介 非卖课,咨
采用ResNet-50替代传统卷积网络，利用其残差结构增强深层特征学习能力 引入实例批处理标准化（IBN）方法，将批量标准化与实例标准化结合应用于单图处理，强化模型在不同光照条件下的环境适应性 实验证明，该方案在测试集上的识别率高达98.7%，相较于常用手势识别算法，有效性更高，鲁棒性更好。实验效果 对比测试选用包含12000张样