FCOS 使用 ResNet-101 网络的 FLOPs 计算

FCOS (Fully Convolutional One-Stage Object Detection) 使用 ResNet-101 网络的 FLOPs 为 41.5B，其中 B 表示十亿次浮点运算。这个数字是网络中所有层的浮点运算总次数，通常用来衡量网络的计算复杂度。ResNet-101 是一种深度卷积神经网络，具有 101 层，可以用于图像分类、物体检测和语义分割等任务。在 FCOS 中，ResNet-101 作为骨干网络，用于提取特征，并将其输入到检测头中进行物体检测。