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CVPR2023无人机图像的小目标检测论文解读
结论：CEASC显著降低了基础检测器（GFL V1和RetinaNet）的GFLOPs，同时在保持稍微更高的mAP的情况下，提高了效率。例如，CEASC将基准GFL V1的GFLOPs减少了71.4%，并在推理时实现了60%的FPS加速，同时mAP提高了0.3%。传统的稀疏卷积方式，设置固定的掩膜比例或仅关注前景，因此距离无人机检测器所需的准确性与效率之间的权衡还有很大差距。然后，设计了一种自适应
到底了