FCOS 目标检测算法 FLOPs 分析：使用 ResNet-101 网络

FCOS 是一种基于全卷积神经网络的目标检测算法，使用 ResNet-101 网络作为主干网络。ResNet-101 网络大约有 7.8 亿个参数，每个输入图像的大小为 800x1333 像素。在 FCOS 中，每个特征图上的位置都被视为一个潜在的对象中心，因此需要计算每个位置上所有可能的类别和边界框。因此，FCOS 的 FLOPs 较高，估计在 100 亿左右。