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目标检测（ObjectDetection）是计算机视觉领域的基本任务之一，学术界已有将近二十年的研究历史。近些年随着深度学习技术的火热发展，目标检测算法也从基于手工特征的传统算法转向了基于深度神经网络的检测技术。从最初2013年提出的R-CNN、OverFeat，到后面的Fast/FasterR-C

归一化层，目前主要有这几个方法，BatchNormalization（2015年）、LayerNormalization（2016年）、InstanceNormalization（2017年）、GroupNormalization（2018年）、SwitchableNormalization（201

这是最优化算法里的一种算法，它对LASSO回归问题作了改进

cannon算法是矩阵的并行乘法，属于数值并行算法MPI编程实现一篇，其中关于数值并行算法MPI编程由于要处理的数据量巨大，程序循环次数多，对于串行而言，处理时间将非常长，将其并行化非常必要。

在激光雷达点云上实现「实时3D目标检测」，德国伊尔梅瑙工业大学做到了