【论文复现赛】ResNet18_3D 本文复现了3D ResNet-18在UCF-101数据集的表现，旨在验证视频数据集训练深3D卷积网络的可行性。基于PaddleVideo，修改2D ResNet-18得到3D网络，不使用预训练权重，经数据处理、训练等步骤，最终在UCF-101验证集准确率达43.98%，超目标值42.4%，印证相关结论。
【第六期论文复现赛-语义分割】DDRNet 本文介绍DDRNet语义分割模型，其属双路径结构，含高低分辨率两个分支，分别保存细节与提取上下文信息，通过Bilateral fusion模块融合特征，引入DAPPM模块和辅助损失。复现的DDRNet - 23在Cityscapes验证集mIoU达79.85%，优于目标值，已被paddleseg收录。
基于PaddlePaddle复现Old2Life 本文介绍Old Photo Restoration的Paddle实现，复现相关论文。采用VOC数据集及部分真实老照片，提供模型、配置文件、训练数据等资源。训练分三阶段，给出终端和Notebook启动方式及参数。测试可查看指标和可视化效果，20个epoch训练的模型已呈现较好效果，随训练轮数增加有望提升。
主流互联网游戏评论情感态势分析 随着游戏市场的崛起，游戏相关从业人员急需了解玩家对游戏的实际体验，以便有针对性地指导游戏运营和开发。因此可基于深度学习模型对玩家评论进行情感分析，做网络游戏舆情态势分析项目。
论文复现：WS-DAN细粒度分类问题经典之作 本文复现了细粒度分类论文《See Better Before Looking Closer》，其提出弱监督数据增强网络，基于注意力图引导裁剪与丢弃进行增强。复现采用InceptionV3骨干，通过双线性池化生成特征矩阵分类。实验在鸟、飞机、汽车数据集上达原论文精度，体现该数据增强策略的有效性与优越性。
DETR:基于transformer实现端到端目标检测 本文复现DETR目标检测方案，基于Transformer实现端到端检测，无需NMS或anchor生成。模型含CNN（Res50）+Transformer+FFN结构，用二分图匹配与匈牙利算法处理预测框。适配Paddle 2.0，修复BUG并对齐精度，DETR-DC5变体在COCO2017验证集MAP达0.431。
【特训营第三期 】基于PaddleClas的多场景杂草分类 本文介绍基于PaddleClas的多场景杂草分类研究。使用昆士兰州牧场8种杂草的17508张原位图像，经处理生成训练集（15000张）和验证集（2509张）。选用含49个卷积层和1个全连接层的ResNet50模型，通过PaddleClas训练，可边训边评并保存最优模型，还能单独评估及用存盘模型预测。
【药智甄选】PaddlePaddle3.0助力实现ResNet50中药分拣 本文介绍基于ResNet50网络判断中药炮制饮片质量的研究。使用成都中医药大学提供的蒲黄、山楂、王不留行3个品种，各含生品、不及、适中、太过4种状态的共6097张图片数据集，经预处理后划分训练集和测试集。构建含预训练ResNet50和全连接层的模型，用Adam优化器等训练，最终准确率达97.3%，实现炮制经验智能化传承。
【AI达人特训营第三期】基于PPYOLO实现抽烟检测全流程 本文介绍基于PaddleDetection的PPYOLO实现抽烟检测全流程。先介绍PPYOLO模型结构，包括骨干、颈部和头部及优化点。接着说明数据集准备，涉及数据说明、标注、处理（解压、格式转换等）。还涵盖模型训练、评估、预测及部署的步骤与结果，评估mAP达61.21%。
FPN综述保姆级教程 本文是FPN综述教程，先介绍FPN开山之作，含简介、相关工作、结构及基于ResNet18的代码实现。还讲解了PAFPN，其在FPN基础上增加自底向上路径，给出结构与代码。最后阐述BiFPN，包括简介、结构及多特征图示例的代码实现。
