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发布者：上海IT外包来源：http://www.lanmon.net点击数：1136
蓝盟IT小贴士，来喽！
谷歌大脑和AI团队本周发表了名为EfficientDet的人工智能系统。
该系统实现了较少的计算，实现了更高效的检测目标。
据该系统的作者介绍，与YOLO和AmoebaNet等受欢迎的检测模式相比，与CPU和GPU并用，能够实现更快的性能。
在执行其它与目标检测有关的任务时，effortdet也获得了良好的性能。 用PASCAL可视化对象，训练数据集，进行语义分割实验。
efficdet是efficnet的最新版本，是去年为Coral board单板计算机提供的一系列高级对象检测模型。 谷歌工程师谭明星、庞大明星、Quoc Le在去年秋天首次发表的论文中详细叙述了effortdet，在星期天修改了论文(包括代码)并进行了更新。
“为了达到准确性和效率优化的目标，我们希望开发一系列模型来满足使用需求。”论文说，这篇论文研究了用于目标检测的神经网络体系结构设计。
作者认为，目前定标目标的检测方法往往牺牲准确性，消耗大量资源。 effortdet可以以更低的成本提供更少的资源消耗方法，并将对象检测放置在边缘或云上。 方法是“同时扩展所有骨干、特征网络和box/class预测网络的分辨率、深度和宽度”。
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