近日，谷歌大脑的Quoc Le团队，用神经网络架构搜索(NAS) ，发现了一个目标检测模型NAS-FPN，其准确率和速度都超过了以前的区域卷积神经网络Mask-RCNN，金字塔网络（FPN）和多分类单杆检测器（SSD）。
在此之前，一般都是由程序员来手动设计目标检测模型的架构，而NAS-FPN的出现，给目标检测模型打开了新天地。
同时，这也是AI在自我学习方面的一个突破，意味着AI具备自我优化算法的可能。
近日，谷歌大脑的Quoc Le团队，用神经网络架构搜索(NAS) ，发现了一个目标检测模型NAS-FPN，其准确率和速度都超过了以前的区域卷积神经网络Mask-RCNN，金字塔网络（FPN）和多分类单杆检测器（SSD）。
在此之前，一般都是由程序员来手动设计目标检测模型的架构，而NAS-FPN的出现，给目标检测模型打开了新天地。
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本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/tfacgqtx.html
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