标签： tensorflow deep-learning classification semantic-segmentation
给定的cnn模型性能如何随分类，对象检测细分等任务中的类数变化？
例如，mobilenet v2在使用PASCAL VOC进行分类任务时可提供约90％的准确性；现在如果我们只训练2个类（例如人和狗）来训练同一个网络，它将如何影响准确性，速度和模型大小？（例如使用tensorflow）在对象检测和语义分割等任务中会是什么情况尤其是）？
我们可以使网络更小以从较小的数据集（2类）中学习，以达到相同或更好的精度和速度吗？