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AlexNet-PaddlePaddle
AlexNet是一种深度卷积神经网络，由Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton在2012年提出。它被广泛应用于计算机视觉领域的图像分类任务, 它是第一个在ImageNet大规模图像识别挑战赛上取得显著成功的深度学习模型。
图像视觉分类
2024-11-20 | 3553人看过
DenseNet-PaddlePaddle
从ResNet开始，有很多研究都是琢磨怎么通过提高深度网络中层与层之间的信息传递(包括正向和反向传播)来解决梯度消失的问题。 ResNet是通过增加一个Short Connection的恒等映射来传递数据，并将这个数据与卷积层输出的残差相加来作为下一层的输入。 Stochasic Depth方法就是通过在反向传播中(训练过程)随机的丢掉一些层来提供训练时的梯度。 DenseNet提出了一个新的思路：把每一层的输出，特别是浅层网络的输出做一个连接到后面所有的层，这样来保证有效的利用前面层的有效信息(因为前面层毕竟没有那么多的信息丢失)。而且不是同通过相加，而是通过featrue map的叠加方式进行。这种方式叫做featrue reuse
图像视觉分类
2024-10-12 | 2339人看过
ResNet-PaddlePaddle
RestNet是2015年由微软团队提出的，在当时获得分类任务，目标检测，图像分割第一名。该论文的四位作者何恺明、张祥雨、任少卿和孙剑如今在人工智能领域里都是响当当的名字，当时他们都是微软亚研的一员。实验结果显示，残差网络更容易优化，并且加深网络层数有助于提高正确率。在ImageNet上使用152层的残差网络（VGG net的8倍深度，但残差网络复杂度更低）。对这些网络使用集成方法实现了3.75%的错误率。获得了ILSVRC 2015竞赛的第一名。
图像视觉分类
2024-11-21 | 3005人看过
PP-YOLOE-PaddlePaddle
PP-YOLOE是基于PP-YOLOv2的卓越的单阶段Anchor-free模型，超越了多种流行的YOLO模型。PP-YOLOE有一系列的模型，即s/m/l/x，可以通过width multiplier和depth multiplier配置。PP-YOLOE避免了使用诸如Deformable Convolution或者Matrix NMS之类的特殊算子，以使其能轻松地部署在多种多样的硬件上。
图像视觉目标检测
2024-10-14 | 2778人看过
LSTM for Pytorch
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），由 Hochreiter 和 Schmidhuber 于 1997 年提出。LSTM 旨在解决传统 RNN 在处理长序列数据时遇到的梯度消失或梯度爆炸问题。 LSTM 网络的核心是三个门的机制：遗忘门（forget gate）、输入门（input gate）、输出门（output gate）。这些门通过自适应的方式控制信息的流动，从而实现对长期依赖信息的捕捉。
LSTM语音分类
2024-11-21 | 1761人看过
Deit_Tiny-Pytorch
DeiT 是一个全 Transformer 的架构。其核心是提出了针对 ViT 的教师-学生蒸馏训练策略，并提出了 token-based distillation 方法，使得 Transformer 在视觉领域训练得又快又好。
图像视觉分类
2024-10-12 | 2047人看过
Inception_V3-Pytorch
2012年AlexNet做出历史突破以来，直到GoogLeNet出来之前，主流的网络结构突破大致是网络更深（层数），但是纯粹的增大网络的缺点：1.参数太多，容易过拟合，若训练数据集有限；2.网络越大计算复杂度越大，难以应用；3.网络越深，梯度越往后穿越容易消失（梯度弥散），难以优化模型。Inception就是在这样的情况下应运而生。
图像视觉分类
2024-10-12 | 3914人看过
mixer_b16_224-Pytorch
Mlp-Mixer，一个简单的2021年初，Google AI 团队续ViT模型之后回归到传统的MLP网络，基于MLP网络设计了一个全MLP的Mixer结构来进行计算机视觉任务。相较于过去被广泛适用于各个领域的基于卷积的CNN和最近大火的基于自注意力的Transformer而言，Mixer完全基于早期的多层感知器MLP，仅仅依赖于基本的矩阵乘法来完成数据的处理和特征的提取，通过单纯的MLP网络、非线性激活函数、Layer归一化也能够取得与CNN和ViT网络相似的性能。
图像视觉分类
2024-10-12 | 3261人看过
MobileNet_V2-Pytorch
MobileNetV2是由谷歌开发的一种用于移动设备的轻量级卷积神经网络。与传统卷积神经网络相比，它具有更高的计算效率和更小的模型尺寸，可以在移动设备上实现高精度的图像识别任务。 MobileNetV2的主要原理是使用深度可分离卷积来减少模型的参数数量和计算量。深度可分离卷积将传统的卷积操作分解为两个独立的操作：深度卷积和逐点卷积。深度卷积仅在通道维度上进行卷积操作，而逐点卷积仅在空间维度上进行卷积操作。这种分解能大大降低计算复杂度，同时保持较高的分类精度。
图像视觉分类
2024-10-14 | 3964人看过
MobileVit_S-Pytorch
MobileViT，MobileViT 主要是为了解决 ViT 网络的缺陷而设计提出的，将 CNN 的优点融入到 Transformer 的结构中以解决 Transformer 网络存在的训练困难、迁移困难、调整困难的缺点，加快网络的推理和收敛速度，使得网络更加稳定高效
图像视觉分类
2024-10-14 | 2082人看过