SCM的资料

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Truncated SVD for faster dection Truncated SVD方法最先被提出在《Fast R-CNN》论文中，用于降低全连接层的运算量，提升模型的速度。在卷积神经网络的分类任务中，FC层的运算速度远远大于CONV层，而在Fast R-CNN的目标检测任务中，大多数的运算时间发生在FC 的运算中，是因为针对每张输入图片，只进行一次卷积操作，而要对生成的Region Proposal，大致两千个，进行全连接操作进行分类与Bounding... 阅读详情

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