RepVGG-GELAN:通过 VGG-STYLE ConvNets 增强的 GELAN 用于脑肿瘤检测
该论文提出了一种新的网络结构,通过采用C.ReLU和Inception结构等技术创新,使深度神经网络最小化冗余,同时在计算成本小于ResNet-101的情况下能够高效地训练,实现了84.9%和84.2%的mAP。
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。
该论文提出了一种新的网络结构,通过采用C.ReLU和Inception结构等技术创新,使深度神经网络最小化冗余,同时在计算成本小于ResNet-101的情况下能够高效地训练,实现了84.9%和84.2%的mAP。