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2025-08-01 10:26:09
- 【AI达人特训营】基于ResNet50的NAM注意力机制论文复现
- 本文提出一种基于归一化的注意力模块（NAM），可以降低不太显著的特征的权重，这种方式在注意力模块上应用了稀疏的权重惩罚，这使得这些权重在计算上更加高效，同时能够保持同样的性能。我们在ResNet和MobileNet上和其他的注意力方式进行了对比，我们的方法可以达到更高的准确率。
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2025-08-01 10:24:17
- 飞桨常规赛：遥感影像地块分割 - 4月第8名方案
- 该项目为遥感影像地块分割四分类任务，获常规赛4月第八名。基于PaddleSeg，用OCRNet模型（HRNet为backbone），按0.97:0.03划分训练集与验证集。训练配置含batch_size=64等，用联合损失改善类别不平衡，后修改代码测试并保存结果，压缩输出。
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2025-08-01 10:22:54
- 2.1新版组网训练生成并推理模型完整流程
- 该项目基于20种蝴蝶分类，借助飞桨框架，依次用LeNet、AlexNet等模型训练，统一采用交叉熵损失函数、AdamW优化器等参数。涵盖数据集解压、信息提取、预处理，自定义数据读取器，训练后输出模型，还涉及推理及部署到安卓手机端，适合入门者理解卷积网络模型。
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2025-08-01 10:20:56
- Shunted Transformer 飞桨权重迁移体验
- 本文介绍基于PaddleClas实现的Shunt Transformer，针对ViT感受野局限，提出shunted self-attention获取多尺度信息，结合特定前馈层增强联系。转换PyTorch权重后，在ImageNet-1k验证，shunt_s和shunt_b精度接近原结果。
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2025-08-01 10:11:30
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2025-08-01 10:10:03
- 《动手学深度学习》Paddle 版源码-5.08章（NIN）
- 网络中的网络（NiN）不同于LeNet、AlexNet和VGG，它串联多个含卷积层和1×1卷积层（替代全连接层）的NiN块构建深层网络。其用输出通道数等于标签类别数的NiN块加全局平均池化层替代全连接输出层，可减小参数、缓解过拟合，训练类似AlexNet但学习率更大，思想影响后续卷积神经网络设计。
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2025-08-01 10:08:29
- 『行远见大』昨日重现 Yesterday Once More
- “行远见大”项目借助飞桨开源社区的AI技术修复老视频。通过DeOldify着色、EDVR修复、DAIN插帧等模型，运用GAN等技术，将低质老视频转为高清彩色，提升帧率与画质。项目介绍了修复原理、代码实践流程，致敬开源，让经典在高清中永存，满足人们怀旧与高品质观影需求。
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2025-08-01 09:57:14
- 【AAAI 2024】DFFormer：基于快速傅里叶变换的视觉动态令牌混合器
- 本文提出基于FFT的动态滤波器令牌混合器DFFormer及混合模型CDFFormer，改进GFNet的自适应能力。动态滤波器结合CondConv思想生成，通过非线性函数预测权重并加权求和。实验显示，CDFFormer在图像识别达85.0%Top-1准确率，高分辨率处理时吞吐量和存储效率优于部分先进架构。
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2025-08-01 09:54:49
- 【AI达人特训营】在智能交通场景中端到端加速PPYOLOE
- 本项目针对城市自动驾驶中基于车载摄像头的交通灯小目标识别挑战，采用PaddleDetection套件的PPYOLOE M模型训练，在A100环境实现。使用特定数据集训练，涵盖红、黄、绿、未亮灯四类。通过TensorRT加速，将NMS封装进模型实现端到端加速，A100上FP16达330FPS，较官方数据提升显著，适用于PPYOLOE系列算法。
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2025-08-01 09:52:59
- “机器学习”系列之Perceptron（感知机）
- 感知机是二分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（取+1和-1）。感知机对应于输入空间中将实例划分为两类的分离超平面。感知机旨在求出该超平面，为求得超平面导入了基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行最优化。
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