MelNet：一种实时的深度学习目标检测算法
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究介绍了一种名为 MelNet 的新颖深度学习算法用于目标检测，该算法使用 KITTI 数据集进行训练，并在训练 300 个时期后得到了 0.732 的 mAP 得分。结果突显了在某些情况下使用迁移学习的有效性，并且还表明通过仅在 KITTI 数据集上训练 MelNet 可以在 150 个时期后超过 EfficientDet，并且在训练后 MelNet 的性能与其他预训练模型相当。
本研究介绍了一种名为MelNet的深度学习算法，用于目标检测。经过300个时期的训练，使用KITTI数据集，获得了0.732的mAP得分。结果显示迁移学习在某些情况下有效，并且MelNet在150个时期后超过了EfficientDet的性能。
