当前位置: 首页 > news >正文

RT-DETR优化改进:轻量级Backbone改进 | VanillaNet极简神经网络模型 | 华为诺亚2023

🚀🚀🚀本文改进:一种极简的神经网络模型 VanillaNet,支持vanillanet_5, vanillanet_6, vanillanet_7, vanillanet_8, vanillanet_9, vanillanet_10, vanillanet_11等版本,相对于自带的rtdetr-l、rtdetr-x参数量如下:

layersparametersgradients
vanillanet_53382771749227717492
http://www.lryc.cn/news/236566.html

相关文章:

  • 本地部署 EmotiVoice易魔声 多音色提示控制TTS
  • 5g路由器赋能园区无人配送车联网应用方案
  • ARTS 打卡第一周
  • 第八部分:JSP
  • Github小彩蛋显示自己的README,git 个人首页的 README,readme基本语法
  • dxva2+ffmpeg硬件解码(Windows)终结发布
  • C#密封类、偏类
  • C++菱形继承问题
  • 第20章 数据库编程
  • PS学习笔记——初识PS界面
  • JDBC,Java连接数据库
  • java智慧校园信息管理系统源码带微信小程序
  • 智能电销机器人好做吗?ai机器人有没有用?
  • 吴恩达《机器学习》9-1:代价函数
  • 代码随想录算法训练营第五十九天 | LeetCode 739. 每日温度、496. 下一个更大元素 I
  • mybatisPlus的简单使用
  • vue+element实现多级表头加树结构
  • internet download manager2024中文绿色版(IDM下载器)
  • (二)Pytorch快速搭建神经网络模型实现气温预测回归(代码+详细注解)
  • markdown 公式编辑
  • 20231117在ubuntu20.04下使用ZIP命令压缩文件夹
  • IPKISS Tutorials 1------导入 pdk
  • 使用ChatGPT进行数据分析案例——贷款数据分析
  • 【数字图像处理】Gamma 变换
  • ChatGPT + DALL·E 3
  • 【AI视野·今日Robot 机器人论文速览 第六十三期】Thu, 26 Oct 2023
  • 测试Bard和ChatGPT关于双休的法规和推理
  • py查询第三方库的路径
  • LeetCode(16)接雨水【数组/字符串】【困难】
  • Kotlin 知识体系