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来自美国波士顿
// 这里用 anchor box 的值 / l . w 和 l . h 作为预测的 w 和 h
1x1x30中含有类别预测和bounding box坐标预测
我们还训练和测试快速r-cnn只使用密集盒(45K/图像)
在第节中回顾的每一个CNN模型压缩论文中
5 结论 在这次工作中我们评估了非常深的卷积神经网络(达到19层)用于大规模的图像分类
Table 2中展示的结果表明了34层的网络比18层的网络具有更高的验证错误率
卷积网络使用一些池化操作来缩减特征图的网格大小
图4(右图)显示了这两个网络在C10 +上的训练损失和测试误差
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