在工业界中,基于深度学习的检测模型尤其应用广泛。今年由于工作变动,接触了各种不同的项目和模型。发现一个规律,模型可以很小,但是数据量很大时,一样能提高效果。同时输入尺寸变大时,比做多少模型重构都有用,当然前提是backbone和head类似的前提下。
模型中到底什么决定了效果
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