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智能计算系统-实验-答案-7-1-YOLOv3
80分
60 分标准：补全 nms_detection.h 文件，cnplugin 可正常编过。
70 分标准：在 60 分的基础上完成 TensorFlow 的集成编译，完成 pb 模型添加后处理大算子的操作，执行测试脚本时 map 值高于 30%，单 batch 延时（包含后处理）低于300ms。
80 分标准：在 70 分的基础上，执行测试脚本时 map 值高于 50%，单 batch 延时（包含后处理）低于 100ms。
90 分标准：在 80 分的基础上，执行测试脚本时 map 值高于 54%，单 batch 延时（包含后处理）低于 50ms。
100 分标准：在 90 分的基础上，执行测试脚本时 map 值高于 56%，单 batch 延时（包含后处理）低于 25ms。\
智能计算系统-实验-答案-7-1-YOLOv3
└── yolov3
├── bangc
│ └── PluginYolov3DetectionOutputOp
│ ├── BANG_LOG.h
│ ├── cnplugin.h
│ ├── nms_detection.h
│ ├── plugin_yolov3_detection_helper.h
│ ├── plugin_yolov3_detection_output_kernel_v1
│ ├── plugin_yolov3_detection_output_kernel_v1.h
│ ├── plugin_yolov3_detection_output_kernel_v2.mlu
│ └── plugin_yolov3_detection_output_op.cc
├── readme.txt
├── tf-implementation
│ └── tf-1.14-detectionoutput
│ ├── BUILD
│ ├── image_ops.cc
│ ├── mlu_lib_ops.cc
│ ├── mlu_lib_ops.h
│ ├── mlu_ops.h
│ ├── mlu_stream.h
│ ├── readme.txt
│ ├── yolov3_detection_output_op.cc
│ ├── yolov3_detection_output_op_mlu.h
│ └── yolov3detectionoutput.cc
└── yolov3-bcl
└── demo
└── yolov3_int8.pbtxt
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