e The neck module is a series of convolution layers added forbetter ad的简体中文翻译

e The neck module is a series of co

e The neck module is a series of convolution layers added forbetter adaptation of the specific task. It could be shared between or addedseparately into subsequent parallel branches. Let n be the number of convolutionlayers in the neck module shared by different supervision. Although the design ofcommon components is simple, the backbone and the first n-layer neck modulecan effectively learn the joint discrimination from the full supervision and weaksupervision. The total number of convolution layers in the neck and subsequentbranch is fixed, but the hyper-parameter n ∈ [0, 3] offers greater flexibility tocontrol the information sharing. When n is 0, each downstream branch has itsown neck module. We denote the network and its output up until the neckmodule as
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e 颈部模块是为了<br>更好地适应特定任务而添加的一系列卷积层。它可以在<br>后续并行分支之间共享或单独添加到后续并行分支中。设 n 为<br>不同监督共享的颈部模块中的卷积层数。虽然<br>通用组件的设计很简单,但主干和第一个 n 层颈部模块<br>可以有效地从全监督和弱<br>监督中学习联合判别。颈部和后续<br>分支的卷积层总数是固定的,但超参数 n ∈ [0, 3] 为<br>控制信息共享提供了更大的灵活性。当 n 为 0 时,每个下游分支都有其<br>自己的颈部模块。我们将网络及其输出表示为直到颈部<br>模块
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e颈部模块是一系列增加的卷积层,用于<br>更好地适应具体任务。它可以在用户之间共享或添加<br>分别进入随后的并行分支。设n为卷积数<br>颈部模块中的各层由不同的监管机构共享。虽然<br>通用组件简单,主干和第一个n层颈部模块<br>能够有效地从全面监督和弱势群体中学习到共同歧视<br>监督。颈部和后续区域中卷积层的总数<br>分支是固定的,但超参数n∈ [0,3]提供了更大的灵活性<br>控制信息共享。当n为0时,每个下游分支都有其<br>自己的颈部模块。我们表示网络及其直到颈部的输出<br>模块组件
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颈部模块是一系列卷积层,用于更好地适应具体任务。它可以在之间共享或添加分别进入后续的平行分支。设n为卷积数颈部模块中的层由不同的监管共享。虽然的设计常见的组件很简单,主干和第一个n层颈部模块可以有效地从充分监督和软弱中学习联合辨别监督。颈部和后续部分的卷积层数分支是固定的,但是超参数n∞[0,3]提供了更大的灵活性控制信息共享。当n为0时,每个下游分支都有自己的自己的颈部模块。我们表示网络及其输出直到颈部模块as
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