《表3 碳钢石墨化评级模型的计算复杂度指标》

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《基于卷积神经网络与迁移学习的碳钢石墨化自动评级研究》

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为了进一步评价模型的实用性，对EfficientNet算法处理金相图像的平均检测时间T、算法的浮点运算数FLOPs和算法的参数量P及占用内存M进行统计分析，以衡量模型的复杂程度，如表3所示。