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深度神经网络繁多,各自的性能指标怎样?
实际应用中,在速度、内存、准确率等各种约束下,应该尝试哪些模型作为backbone?
有paper对各个网络模型进行了对比分析,形成了一个看待所有主要模型的完整视角,其分析结果可以在实践中提供指导和帮助。
这篇博客主要整合了其中3篇文章的结论,分别是
文章1和3是paper,2是篇博客(对1的更新)。这3篇文章对图像识别任务(ImageNet-1k)主要的state of the art网络进行了对比分析,采用的指标有:
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