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『深度思考』对CenterNet的一些思考与质疑·测试对比CenterNet与U版YoloV3速度与精度

单纯看模型推理速度方面,CenterNet-DLA-34 在不同尺度下均比YoloV3-spp版本耗时增加一些(1%-3%)与论文略有不符。...但是如果将处理时间也考虑进去,CenterNet-DLA-34 在不同尺度下均比YoloV3-spp版本耗时减少还是很明显的,约有5%-10%的提速。...在模型大小与内存占用方面,CenterNet-DLA-34 效果较与YoloV3-spp版本提升还是比较明显,体积下降为YoloV3-spp版本的25%左右,推理GPU内存占用也下降为70%左右,考虑这是...YoloV3-spp-ultralytics(U版YoloV3-spp),还是有5个百分点的不足。...总结一下:CenterNet相较于YoloV3原版提升比较明显,但是针对改进YoloV3-spp 提升不明显,也低于U版 YoloV3-spp

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『深度应用』对CenterNet的一些思考与质疑·对比与U版YoloV3速度与精度

单纯看模型推理速度方面,CenterNet-DLA-34 在不同尺度下均比YoloV3-spp版本耗时增加一些(1%-3%)与论文略有不符。...但是如果将处理时间也考虑进去,CenterNet-DLA-34 在不同尺度下均比YoloV3-spp版本耗时减少还是很明显的,约有5%-10%的提速。...在模型大小与内存占用方面,CenterNet-DLA-34 效果较与YoloV3-spp版本提升还是比较明显,体积下降为YoloV3-spp版本的25%左右,推理GPU内存占用也下降为70%左右,考虑这是...YoloV3-spp-ultralytics(U版YoloV3-spp),还是有5个百分点的不足。...总结一下:CenterNet相较于YoloV3原版提升比较明显,但是针对改进YoloV3-spp 提升不明显,也低于U版 YoloV3-spp

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