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1、动机最近多次看到该方法出现，于是准备了解一下，搜了后发现原来是所谓的L2norm计算2、简介函数定义torch.nn.functional.normalize(input,p=2.0,dim=1,eps=1e-12,out=None)功能：将某一个维度除以那个维度对应的范数(默认是2范数)。3、举例...
一、基本信息标题：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks时间：2012出版源：NeuralInformationProcessingSystems(NIPS)论文领域：深度学习，计算机视觉引用格式：KrizhevskyA,SutskeverI,HintonGE.Imagenet
感谢小伙伴们的回复，已脱单，已结婚啦！感谢这个红娘贴，跟老公就是在这个帖子下面认识的。老公非常非常的好，一切都是最好的安排，也祝愿还未脱单的小伙伴们都能找到心仪的另一半，爱…
YOLOv3在PascalTitanX上处理608x608图像速度达到20FPS，在COCOtest-dev上mAP@0.5达到57.9%，与RetinaNet（FocalLoss论文所提出的单阶段网络）的结果相近，并且速度快4倍.YOLOv3的模型比之前的模型复杂了不少，可以通过改变模型结构的
1、动机最近多次看到该方法出现，于是准备了解一下，搜了后发现原来是所谓的L2norm计算2、简介函数定义torch.nn.functional.normalize(input,p=2.0,dim=1,eps=1e-12,out=None)功能：将某一个维度除以那个维度对应的范数(默认是2范数)。3、举例...
一、基本信息标题：ImageNetClassificationwithDeepConvolutionalNeuralNetworks时间：2012出版源：NeuralInformationProcessingSystems(NIPS)论文领域：深度学习，计算机视觉引用格式：KrizhevskyA,SutskeverI,HintonGE.Imagenet
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