WEBCRAWLER 网络爬虫实训项目 1 WEBCRAWLER 网 络 爬 虫 实 训 项 目 文档版本： 1.0.0.1 编写单位： 达内IT培训集团 C++教学研发部 编写人员： 闵卫 定稿日期： 2015年11月20日 星期五WEBCRAWLER 网络爬虫实训项目 2 1. 项目概述 互联网产品形形色色，有产品导向的，有营销导向的，也有技术导向的，但是 以技术见长的互联网产品比例相对小些。搜索引擎是目前互联网产品中最具技 术含量的产品，如果不是唯一，至少也是其中之一。 经过十几年的发展

显着对象检测探索 基于深度学习的显着对象检测探索 日程 模型 大小 平台 评估 MAE f_measure 速度（Tesla -T4）/ FPS FLOPs-PARAM 妙妙 332兆字节 火炬 模型过大，暂时不予考虑 168mb / 4.7mb 火炬 0.036 / 0.043 0.931-0.947 / 0.916-0.941 11.92 / 11.5 260兆字节 火炬 0.047 0.919-0.934 12 <1mb 火炬 0.067 0.914-0.870

YOLOv4-object：对象发现的有效模型和方法 此仓库基于 。 抽象 对象发现是指识别图像中的所有未知对象，这对于机器人系统探索未知环境非常重要。 近年来，基于深度学习方法的物体检测模型在物体分类和定位方面取得了令人瞩目的成就。 但是，这些模型很难处理看不见的环境，因为要详尽地预定义所有类型的对象是不可行的。 在本文中，我们提出了模型YOLOv4-object来通过修改YOLOv4的输出空间和相关的图像标签来识别图像中的所有对象。 在COCO数据集上进行的实验通过实现65.13％的查全率