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2025-07-25 11:09:13
- 【CVPR2023】FasterNet：追逐更高FLOPS、更快的神经网络
- FasterNet聚焦于提升神经网络速度，指出仅减少FLOPs未必降低延迟，关键在于提高每秒浮点运算（FLOPS）。其提出部分卷积（PConv），减少冗余计算与内存访问。基于此构建的FasterNet在多设备上速度更快，且精度不俗，如微型版比MobileVit - XXS快数倍且精度更高，大型版准确率高且吞吐量提升。
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2025-07-25 11:11:28
- 『AI达人创造营』基于PaddleHub实现常见鱼类分类及微信小程序部署
- 本项目针对30种常见鱼类，通过爬取多平台图片形成含1917张图片的数据集，用PaddleHub实现分类并部署到微信小程序。先预处理数据，选ResNet50模型训练，经调参优化，用Momentum优化器、batch_size=8时效果佳。再封装模型为PaddleHub Module，借PaddleHub Serving部署，实现小程序端鱼类识别，后续计划扩充数据集与功能。
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2025-07-25 11:12:57
- 基于PaddlePaddle的ConvNeXt复现
- 本文介绍了基于PaddlePaddle实现的ConvNeXt模型。该模型由标准ConvNet模块构成，借鉴Swin-Transformer优化策略，在ImageNet上达82.1%复现精度，优于部分Transformers。文中详述数据集、环境准备、模型结构、训练评估流程，还包含推理部署、自动化测试等内容，为模型使用提供全面指导。
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2025-07-25 11:31:12
- 『NLG学习』（一）教你用seq2seq训练一个chatbot
- 本文介绍seq2seq模型，由编码器与解码器组成，用于端到端序列学习。编码器将源语句编码为上下文向量，解码器据此生成目标语句。还详述模型实现，包括数据预处理、各层定义及训练过程。训练中反转源句单词顺序可提升性能，实验显示模型在对话生成任务中能产出贴合主题的回应。
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2025-07-25 11:44:27
- 【车道线+自动驾驶】用Paddle高层API实现车道线转角回归模型+部署
- 本文介绍用Paddle2.2高层API实现车道线打角回归预测模型及Paddle inference边缘设备GPU部署全流程。含数据集制作与预处理，自定义模型结构，配置优化器、损失函数后训练模型，还包括边缘端预测部署，可助小车和机器人快速实现无人驾驶功能，也为智能汽车竞赛提供baseline。
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2025-07-25 11:47:10
- 基于PaddleDetection卫星应用赛题——海上船舶智能检测
- 该赛题聚焦基于PaddleDetection的海上船舶智能检测，利用GF-3和哨兵1号卫星的SAR数据。数据集含256x256像素船舶切片及标注，需通过模型检测生成特定格式csv提交。流程包括数据预处理、用faster_rcnn_swin_tiny_fpn模型训练、预测，旨在探索针对性检测方法，助力领海安全等领域。
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2025-07-25 11:49:49
- 讯飞2022-LED灯的色彩和均匀性检测挑战赛得分0.905
- 本文介绍讯飞2022年LED灯色彩和均匀性检测挑战赛的解决方案。使用PaddleClas套件的HRNet_W18_C模型，通过解压含中文路径的数据集，对负样本进行翻转等增强，调整正负样本比例至1:1，按8:1分训练集和测试集，训练后得0.90574分暂列第四。还提及可尝试更多模型和数据增强方法提分。
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2025-07-25 13:23:33
- Strip Pooling：重构池化的空间注意力机制
- 本文引入strip pooling策略，以1×N或N×1长条形核实现池化，高效获取大范围感受野信息，并构建相关模块。基于此，使用Caltech101的16类数据集，对比ResNet50等经典模型，搭建含该注意力机制的TowerNet，经训练优化，在像素级预测任务中有效建模远程依赖，取得良好效果。
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2025-07-25 13:25:25
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2025-07-25 13:31:10
- 采用UNet完成磁瓦图片分割
- 本文基于中科院自动所磁瓦缺陷公开数据集，采用PaddlePaddle框架构建UNet模型进行分割实验。数据集含1568组图像，分训练、验证、测试集。模型经60轮训练，评价指标为：P=0.955、R=0.737、F1=0.832、ACC=0.973、IOU=0.713，为后续迁移学习至红外热成像无损检测奠定基础。
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