yolact迁移学习内容
时间: 2023-11-08 08:06:18 浏览: 80
20180411_迁移学习1
YOLACT是一种基于单阶段物体检测器的实例分割算法,它具有高效和高质量的特点。该算法采用了Mask Scoring R-CNN和PANet等深度学习技术,并且通过迁移学习来进行优化和训练。其中主要的迁移学习内容包括使用ImageNet预训练的ResNet作为主干网络、从其他实例分割数据集中迁移预训练的模型以及在目标数据集上进行微调。
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