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与 （CVPRW'19）高效骨干网 这个软件库包含 （ICCV'19）与 （CVPRW'19）高效的骨干网络。 该代码基于FCOS的 强调 高效记忆 更好的性能，特别是对于小物体 速度更快 与ResNet主干网比较 相同的超参数 相同的训练方案（最大纪元，学习率时间表等） 8个TITAN Xp GPU pytorch1.1 CUDA v9 cuDNN v7.2 骨干 多尺度培训 推断时间（毫秒） 箱式AP（AP / AP / APm / APl） 下载 R-50-FPN-1x 不 84 37.5 / 21.3 / 40.3 / 49.5 -- V-39 -FPN-1x 不 82 37.7 / 22.4 /41.8/48.4 R-101-FPN-2x 是的 104 41.3 / 25.0 / 45.5 / 53.0 -- V-57 -FPN-2x 是的

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具有共同注意和共同激励的一站式目标检测 介绍 谢婷一，罗以晨，陈焕宗，刘廷- 神经信息处理系统（NeurIPS），2019年， 该项目是One-Shot Object Detection的纯pytorch实现。 大多数代码是从。 我们正在做和将要做的 支持tensorboardX 上载ImageNet预训练模型。 提供参考图片。 提供检查点模型。 训练PASCAL_VOC数据集 准备 首先，克隆代码 git clone https://github.com/timy90022/One-Shot-Object-Detection.git 1.先决条件 Ubuntu 16.04 Python或3.6 火炬1.0 2.数据准备 可可：也请按照中的说明准备数据。 请参阅此存储库中提供的脚本。 3.预训练模型 我们在实验中使用ResNet50作为预训练模型。 通过排除所有与COCO