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在进行目标检测学习过程中,跑典型的算法yolov1,需要加载神经网络中不同类型的层的配置参数包括batch_size, width,height,channel,momentum,decay,learning_rate等,需要这个配置文件

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vgg神经网络是经典卷积神经网络中的一员,在2014年的 ImageNet图像分类与定位挑战赛分类任务上排名第二,在定位任务上排名第一。16的意思是16个权重层,包含13个卷积层和3个全连接层。该文件给出来网络中不同类型的层的配置参数包括batch_size, width,height,channe

在进行计算机视觉中的图像分类、目标检测学习过程中,跑一些典型的算法如yolo系列,需要加载神经网络中不同类型的层的配置参数包括batch_size, width,height,channel,momentum,decay,learning_rate等,需要这个配置文件

ResNet是2015年 ILSVRC 的赢家（图像分类，定位及检测），主要亮点是残差结构对于梯度消失具有重要的限制作用。文件提供了网络中不同类型的层的配置参数包括batch_size, width,height,channel,momentum,decay，learning_rate等。

在运行目标检测典型算法yolov2时，有不同的神经网络可供选择，该文件是tiny版本，文件提供了神经网络中不同类型的层的配置参数包括batch_size, width,height,channel,momentum,decay，learning_rate等。

YOLOv3的主干网络前面部分使用了darknet53结构，对于学习目标检测，学习YOLOv3,darknet53结构是一定会去学习的。该配置文件说明了不同类型的层的配置参数包括batch_size, width,height,channel,momentum,decay，learning_rate

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