CNN做Object Detection优化Sliding Window计算
对input做卷积，第一层卷积大小为sliding window大小，后面做正常的pooling与卷积，最后两层全连接，最后生成h*w*(number of parameters to predict)的结果，即为每个sliding window预测的结果
posted on 2018-04-25 00:59 dingjunnan 阅读(334) 评论(0) 编辑 收藏 举报
Very passionate about algorithms and data science
对input做卷积，第一层卷积大小为sliding window大小，后面做正常的pooling与卷积，最后两层全连接，最后生成h*w*(number of parameters to predict)的结果，即为每个sliding window预测的结果
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