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2025-07-30 10:12:38
- 图像超分：基于飞桨复现PULSE
- 该项目基于PaddlePaddle复现PULSE，利用预训练GAN通过迭代寻找最优潜向量，解决大因子图像超分问题。在CelebA-HQ数据集（16x16输入）上，复现结果视觉效果佳，Paddle版本平均NIQE值2.132（优于Torch版2.174），输出1024x1024图像。依赖PaddlePaddle≥2.0.0，运行run.py即可。
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2025-07-30 10:11:08
- 微表情——直抵内心深处最真实的情感
- 该项目利用ResNet50卷积神经网络实现微表情分类并部署至手机端。数据集源自CASMEII，含7类微表情，按6:2:2划分为训练（2464张）、验证（822张）、测试（826张）集。基于Paddle框架训练，用Momentum优化器，验证集top1准确率达98.91%。通过Paddle-Lite部署到安卓手机，支持本地图片和摄像头预测，适用于情感识别等场景。
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2025-07-30 10:09:38
- 袋鼯麻麻——智能零售结算平台
- “袋鼯麻麻——智能零售结算平台”基于PaddleClas的PP-ShiTu技术，解决零售结算效率低、商品相似度高、品类更新快等痛点，实现商品自动识别与结算。新增商品仅需更新检索库，无需重训模型，部署于Jetson Nano及Windows系统，提升零售智能化水平，为无人零售提供实用方案。
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2025-07-30 10:06:08
- 从零开始搭建一个手写数字识别网络
- 本文介绍了用飞桨（PaddlePaddle）框架处理MNIST手写数字数据集的流程：导入paddle、numpy等库，加载并归一化数据，设计LeNet及全连接网络模型，用Adam优化器等配置模型后训练2轮，测试集评估准确率达98.63%，最后用模型成功预测手写数字。
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2025-07-30 10:03:08
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2025-07-30 09:50:00
- 复现篇：Vision Transform复现及讲解
- 本文介绍Vision Transformer，其不依赖CNN，适用于图像分类与迁移学习。含PatchEmbedding层（图片分块嵌入，加位置和分类token）、多头自注意力层、Encoder层（组合注意力与MLP等），整体结构在大型数据集上表现超SOTA模型。
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2025-07-29 17:58:55
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2025-07-29 17:58:25
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2025-07-29 17:30:57
