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cptn mobilenetv2 机器学习模型 体积超小

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去年用tensorflow版本的ctpn跑过一些demo，效果不错，但是checkpoint在300MB左右，因为那个版本使用了VGG16作为backbone；后面在其基础上改成了EfficientNet B4，结果不是很理想（偏大，效果肉眼可见一般）。

趁着疫情闷在家里，刚好带回来了一台Geforce 1060Ti的笔记本（大机器没配置远程登录...）,闲来无事跑些模型出来。

backbone选用MobilenetV2, (EfficientNet闻着香，但似乎trick太多，无法有效从零训练)；分类任务使用yolov3，去掉了32,8两层，只保留16一层。anchor参考CTPN论文中设置；运行大概1个晚上，跑CTPN原有的dataset。结果肉眼可见效果不错，关键是模型很小，tflite quant之后只有300K，iPhone8上运行估算是100ms。

配图以飨读者：

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      刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”，觉得很好笑。   你要比，就比同等水平的基础上的相比，笨蛋写得C代码和C++代码，去和高手写的Java代码比效率，有什么意义呢？   我是写密码算法的，深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差，甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差，计算机是个死的东西，再怎么优化，Java也就是和C
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