問題
1）模型參數量和模型檢測速度不一定成正比，模型引數減小為原來的1/2，速度卻只由100ms 提公升到了90ms。
猜測： 時間主要花費在上取樣階段，上取樣階段耗時
150w引數的mobilenet 和 70w引數的 mobilenet速度差不多
2）同等參數量的vgg 要比 mobilenet速度快，比densrnet更快
70w引數的mobielnet速度和220w引數的vgg差不多，200w引數的densenet速度要慢3倍
3）cpu耗時不穩定，換乙個docker環境後，得到了極大提公升
4）為什麼同樣大小的mobilenet 測試精度不如 將同樣大小簡版的vgg？
5）角點檢測階段，densenet效果要優於vgg ,但是，字型檢測階段，簡版densenet效果不如簡版vgg，為什麼？（參數量即使簡化到相同）
結論： 對於vgg網路，平坦穩定，容易簡化，而對於densenet等網路來說，參數量較多，通道的變化也會影響較大
6）對於簡單問題，暴力回歸效果很好
7）
身份證OCR識別
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