Yolo通用目标检测模型与EfficientNet-lite结合使用，计算量仅为230Mflops（0.23Bflops），模型大小为1.3MB:high_voltage:Yolo-Fastest:high_voltage:简单，快速，紧凑，易于移植实时目标检测算法适用于所有平台基于yolo的最快和最小的已知通用目标检测算法速度比mobilenetv2-yolov3-nano快45％，参数数量减少56％评估指标网络VOC mAP（0.5）分辨率运行时间（Ncnn 1xCore）运行时间（Ncnn 4xCore）FLOPS重量大小MobileNetV2-YOLOv3-Nano 65.27 320 11.36ms 5.48ms 0.55BFlops 3.0MB Yolo-Fas

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PyTorch中的Point2Mesh SIGGRAPH 2020 Point2Mesh是一种用于从输入点云重建曲面网格的技术。该方法通过优化CNN的权重以使某些初始网格变形以收缩包装输入点云，从而从单个对象中“学习”。沿着这条路线走的理由是：由于（局部）卷积核是在整个形状上全局优化的，因此鼓励了在重建的形状表面上进行局部尺度的几何自相似性。 该代码由和。 入门 安装 克隆此仓库： git clone https://github.com/ranahanocka/point2mesh.git cd point2mesh 设置Conda环境 依赖于 1.4版（或1.5版）和 0.2.0版。通过conda环境安装conda env create -f environment.yml （创建一个名为point2mesh的环境） 安装“ Manifold”软件 此代码依赖于。首先cd到您要

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