C2-grad

C2-grad是一种基于深度学习的模型，主要用于图像分类和目标检测任务。它是由中国科学院自动化研究所提出的一种卷积神经网络模型，其特点是在传统的卷积神经网络的基础上，加入了梯度信息，使得网络能够更好地理解和学习图像中的细节信息。C2-grad模型采用了多尺度特征融合的策略，可以有效地处理不同尺度的图像信息，提高了模型的泛化能力。此外，C2-grad还采用了深度可分离卷积和分组卷积等技术，有效地降低了模型的计算复杂度，提高了模型的训练速度。总的来说，C2-grad是一种高效、准确的深度学习模型，适用于各种复杂的图像识别任务。