Lab10_DSSD

Lab10_DSSD是一个实验项目，旨在通过使用深度学习技术来改进目标检测算法。在这个实验中，我们将使用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）来构建一个轻量级的目标检测模型。该模型将具有较低的计算复杂度和较少的参数数量，同时仍然能够保持较高的准确率。我们将使用公开的目标检测数据集进行训练和评估，并与其他常见的目标检测算法进行比较。通过这个实验，我们希望能够探索深度学习在目标检测领域的潜力，并为未来的研究提供有价值的参考。