《表4 车间数据集与Caltech数据集上的运行时间 (per image/s)》

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《面向车间人员宏观行为数字孪生模型快速构建的小目标智能检测方法》

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本实验程序基于Python实现，运行计算机配置为:Intel（R）4核[email protected]、8GB内存、NVIDIA 1080TI GPU/11GB显存。对3-Stage CCNN进行了100轮测试，每一轮循环有256张图片。对于车间数据集，图像的分辨率是704×396；对于Caltech数据集，图像的分辨率是480×640。3-Stage CCNN每个阶段的运行时间如表4所示。模型的总运行时间大约0.12～0.13s之间，即每秒约8帧。