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任何网络的最关键的都是它的stem，确定了之后才会进行后面的实验，这个结构在所有八个模型和最后一层都是共同的。.EfficientnetB0~B7都包含这7个区块。.这些块还有不同数量的子块，当我们从EfficientNetB0到EfficientNetB7时，子块的数量会增加。.!pipinstalltf-nightly...
根据本文研究的需要物理论文，另选B1到B7七种双材料。在表1中给出了这七种半平面双材料角的Dundurs常数，奇异性指数，界面剪应力和界面正应力的应力强度因子和。这七种半平面双材料角的奇异性指数分布在0到0.3839的范围内。双材料角B1到B7...
RoI存在重叠，NMS是常用的筛选算法。在这里解读一下论文新提出的FastNMS。同样地，为了便于理解，下面依旧举例说明。假设我们有5个RoI，对于person这一类，按照置信度由高到低分别是b1、b2、b3、b4和b5。
EfficientNets是图像分类模型的一个系列，这些模型可实现最先进的准确性，但比以前的模型小且快一个数量级。我们基于AutoML和CompoundScaling开发EfficientNets。特别是，我们首先使用AutoMLMobile框架来开发一个称为EfficientNet-B0的移动...
作者：VardanAgarwal编译：ronghuaiyang原文链接EfficientNet模型的完整细节导读深入研究所有不同EfficientNet结构的细节。我在一个Kaggle竞赛中翻阅notebooks，发现几乎每个人都在使用EfficientNet作为他们…
EfficientNet-B0是通过AutoMLMNAS开发出的基线模型，Efficient-B1到B7是扩展基线模型后得到的网络。EfficientNet显著优于其他CNN。具体来说，EfficientNet-B7取得了新的SOTA结果：84.4%top-1/97.1%top-5准确率，且其大小远远小于之前的最优CNN模型GPipe（后者的模型大小是EfficientNet-B7的8.4倍），速度是...
近期谷歌发布了新的深度学习架构EfficientNet，按照谷哥论文中的比较方法，这种架构对于传统的卷积神经网络(ConvNets)，在各方面都堪称碾压。EfficientNet-B7能够达到84.4%的精度，但它比GPipe小8.4倍，快6.1倍，EffectiveNet-B1比ResNet-152要小7.6倍
陶勇将军与紫石英号事件.陶勇，原名张道庸，1913年1月21日生于安徽省六安，历任华东军区海军司令员、东海舰队司令员、海军副司令员、南京军区副司令员等职务，1955年被授予海军中将军衔。.[1]陶勇作为海军将领，是第一个参与对外海军作战的，当时他是以...
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