R-CNN: Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation by Ross Girshick, et al. (2014)在哪里下载

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- https://arxiv.org/pdf/1311.2524.pdf
- https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_cvpr_2014/papers/Girshick_Rich_Feature_Hierarchies_2014_CVPR_paper.pdf

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相关问题

rich feature hierarchies for a

深度学习中的丰富特征层次结构，可以帮助我们从原始数据中提取出更加高层次的抽象特征，从而提高模型的性能和泛化能力。这种结构通常由多个卷积层和池化层组成，每一层都可以学习到不同的特征表示，最终形成一个层次化的特征表示。这种方法已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很好的效果。

multi-core cache hierarchies

多核缓存层次结构是指在多核处理器中的缓存分层结构。现代计算机系统中，多核处理器已经成为主流的架构，它们具有多个核心来执行并行任务。为了提高多核处理器的性能，缓存层次结构被引入，它有助于减少内存访问的延迟并提高数据的局部性。

多核缓存层次结构通常由多级缓存组成，每一级缓存有不同的大小、延迟和访问频率。最靠近处理核心的是一级缓存或L1缓存，它通常是分为指令缓存和数据缓存。其次是二级缓存或L2缓存，它的容量更大但访问延迟也更高。还可能存在更高级别的缓存，如L3缓存或LLC（最后级缓存），它的容量更大但访问延迟更高。

多核缓存层次结构的主要目标是提供更快的数据访问和减少内存带宽压力。当一个核心访问内存时，它首先检查最近的缓存层，如果数据在缓存中，则称为缓存命中（cache hit），可以直接从缓存中读取数据，而不需要访问内存。如果数据不在缓存中，则称为缓存未命中（cache miss），需要从内存中读取数据并将其存储到缓存中。每次缓存未命中将会增加访问延迟。

多核缓存层次结构还可以提供更好的数据局部性。当一个核心访问数据时，它通常会访问附近的数据，这被称为时间局部性。如果附近的数据也被其他核心访问，它们可以从共享缓存中读取数据，而不需要访问内存。这可以减少内存带宽压力，并提高整个系统的性能。

综上所述，多核缓存层次结构是一种在多核处理器中广泛采用的技术，它通过提供更快的数据访问和减少内存带宽压力的方式来提高系统的性能。它通过多级缓存和数据局部性提高了系统的效率，并在现代计算机系统中扮演着重要的角色。