1樓：
極其工程化（傻大黑粗？）
目前這部份我大概是在NAS系列的論文裡做一些分析來修改有成果的話會再補上一些架構設計的insight
你可以吐槽創新點的限度，但始終無法吐槽開源的貢獻。
我愛計算機視覺：上達最高精度，下到最快速度，Scaled-YOLOv4：模型縮放顯神威
面向實際工程部署，往往需要的不是乙個模型而是一套模型。
模型縮放即希望乙個演算法衍生出多個模型，對計算和儲存的需求不同（精度當然也不同），以滿足部署在不同平台的需求。
EfficientNet、EfficientDet即是乙個演算法的一系列模型。
沒有新思想，而是「博採眾長」，努力調優，
作者針對不同的 GPU 設計不同模型。思路依然是尋找基礎模組，然後調整網路寬度 w、深度d、輸入影象解析度 size。
作者認為之前的工作沒有系統性分析各個網路因素的影響，而作者進行了系統分析。
2樓：曲終人不散丶
感覺一方面是scaling技術用之有道，一方面是從頭訓練可能也小增收益。再次證明改網路模型才是真正的漲點利器。這次Pytorch的Scaled-YOLOv4終於也可使用yolov5的trick了，比如IoU矩陣的merge nms。
不然加權平均後處理在C上並行實現不好搞吧
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