MnasNet 测试

MnasNet：352 352 需要21ms，听说准确率比shuffle v2高 cpu 17需要600ms

shuffle net V2 原版需要23ms，cpu需要200ms

改造 yolov3用：需要30ms cpu需要180ms 加上yolo层 230ms

yolo v3： 352*352 基础网络需要33ms，cpu需要900ms

tiny yolov3 gpu 需要6ms左右，cpu需要145ms ，约60层

返回特征：torch.Size([1, 18, 11, 11]) torch.Size([1, 18, 22, 22])

faceboxes gpu 13ms,cpu需要39ms

tx2:

8 416 227ms

1 416 30ms

输出：

1 255 13 13
1 255 26 26

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import math
import datetimedef Conv_3x3(in_channels, out_channels, stride):return nn.Sequential(nn.Conv2d(in_channels, out_channels, 3, stride, 1, bias=False),nn.BatchNorm2d(out_channels),nn.ReLU6())def Conv_1x1(in_channels, out_channels, stride):return nn.Sequential(nn.Conv2d(

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