fastercnn的参数量和GFLOPs分别是多少
时间: 2023-06-24 18:05:17 浏览: 1772
gflops-armhf.tar.gz
Faster R-CNN是一个目标检测算法,它使用卷积神经网络(CNN)来提取图像特征。Faster R-CNN模型的参数量和GFLOPs取决于所使用的CNN模型和输入图像大小。常用的CNN模型有VGG、ResNet等。
以使用ResNet-50作为CNN模型为例,输入图像大小为224x224,Faster R-CNN的参数量约为41.3M,GFLOPs约为251.4。如果使用更大的ResNet-101模型,参数量和GFLOPs会更高。需要注意的是,这些数字仅供参考,因为具体的参数量和GFLOPs还取决于模型的实现方式和优化策略。
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