(2)yolov1: 基于GoogLeNet的自定义网络,比VGG-16的速度快,但是精度稍不如VGG-16。 (3)Darknet-19: 速度方面,处理一张图片仅需要55.8亿次运算,相比于VGG的306.9亿次,速度快了近6倍。精度方面,在ImageNet上的测试精度为:top1准确率为72.9%,top5准确率为91.2%。 (2.3)改进之处 (2.3.1)加入批标准化(Batc...
3. 检测精度和速度：- YOLOv5相对于SSD-ResNet50+FPN+v1在速度上更快，在一些资源受限的场景下表现更好。- SSD-ResNet50+FPN+v1相对于YOLOv5在精度上更高，能够更准确地检测和定位物体，适用于对精度要求较高的场景。总的来说，YOLOv5和SSD-ResNet50+FPN+v1都是目标检测算法，各有优势和适用...
1、yolov5和yolov8的区别 2、anchor_based 和 anchor_free的区别 3、问了一些模型加速、剪枝、量化的方法 4、具体的加速方法 5、对目前多模态大模型的方法 6、说一下bert的网络结构和训练方式 7、说一下clip模型的训练方式 8、bert的下游任务 9、sft 指令微调 ...
(2)yolov1: 基于GoogLeNet的自定义网络,比VGG-16的速度快,但是精度稍不如VGG-16。 (3)Darknet-19: 速度方面,处理一张图片仅需要55.8亿次运算,相比于VGG的306.9亿次,速度快了近6倍。精度方面,在ImageNet上的测试精度为:top1准确率为72.9%,top5准确率为91.2%。 (2.3)改进之处 (2.3.1)加入批标准化(Batc...