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 动手学深度学习 v2.0forward(torch.zeros((2, 3, 256, 256)), base_net()).shape torch.Size([2, 64, 32, 32]) 13.7. 单发多框检测(SSD) 591 完整的模型 完整的单发多框检测模型由五个模块组成。每个块生成的特征图既用于生成锚框,又用于预测这些锚框的类 别和偏移量。在这五个模块中,第一个是基本网络块,第二个到第四个是高和宽减半块,最后一个模块使用0 码力 | 797 页 | 29.45 MB | 1 年前3 动手学深度学习 v2.0forward(torch.zeros((2, 3, 256, 256)), base_net()).shape torch.Size([2, 64, 32, 32]) 13.7. 单发多框检测(SSD) 591 完整的模型 完整的单发多框检测模型由五个模块组成。每个块生成的特征图既用于生成锚框,又用于预测这些锚框的类 别和偏移量。在这五个模块中,第一个是基本网络块,第二个到第四个是高和宽减半块,最后一个模块使用0 码力 | 797 页 | 29.45 MB | 1 年前3
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