basailuonaaa

Image classification problem for acgan

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（1）Model trained with mnist dataset. For the generated 1000 images，the classification accuracy is 100% for discriminator. For mnist test images, the classification accuracy is 99% for discriminator. Good classification effect....

yoloV4-tiny同时剪层和通道后，检测耗时与原始模型基本相同？

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测试环境：Ubuntu16.04， RTX2080Ti（11G），TensorRT-6.0.1.5， Cuda 10.0， Cudnn 7.6.1； YoloV4 模型为：512*512 tiny模型, 7类； 同时剪层和通道，shortcuts 12 ，global_percent 0.5，迭代300次后进行模型微调训练，模型大小也由原来的23.6M降为了8.6M，但是处理耗时基本没变。 耗时计算方法：处理1514张1080P图像，计算平均耗时； yoloV4-tiny原始模型耗时：14.4738毫秒； 压缩与剪枝后的模型耗时：13.7837毫秒； 两个模型的平均处理耗时变化很小，这是什么原因呢？