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- 前言 YOLO、SSD、Fast R-CNN等模型在目标检测方面速度较快和精度较高,但是这些模型比较大,不太适合移植到移动端或嵌入式设备;轻量级模型 NanoDet-m,对单阶段检测模型三大模块(Head、Neck、Backbone)进行轻量化,目标加检测速度很快;模型文件大小仅几兆(小于4M)。 前言 YOLO、SSD、Fast R-CNN等模型在目标检测方面速度较快和精度较高,但是这些模型比较大,不太适合移植到移动端或嵌入式设备;轻量级模型 NanoDet-m,对单阶段检测模型三大模块(Head、Neck、Backbone)进行轻量化,目标加检测速度很快;模型文件大小仅几兆(小于4M)。
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- 在移动互联网大潮之后,自动驾驶、无人机、服务机器人等人工智能硬件会成为下一个产业爆发点,其中关键的技术之一就是动态定位和环境建模的SLAM技术。在计算机视觉(Computer Vision)创立之初,人们就想象着有朝一日计算机能和我们一样,用眼睛去观察世界,理解周遭的物体,探索未知的领域。这样一个美妙而又浪漫的梦想,吸引了无数科研人员日夜为之奋斗。但事情的进展远不如预想那么顺利。我们眼中的花... 在移动互联网大潮之后,自动驾驶、无人机、服务机器人等人工智能硬件会成为下一个产业爆发点,其中关键的技术之一就是动态定位和环境建模的SLAM技术。在计算机视觉(Computer Vision)创立之初,人们就想象着有朝一日计算机能和我们一样,用眼睛去观察世界,理解周遭的物体,探索未知的领域。这样一个美妙而又浪漫的梦想,吸引了无数科研人员日夜为之奋斗。但事情的进展远不如预想那么顺利。我们眼中的花...
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