项目背景 在当前的数字化时代，快速准确的手写数字识别技术在各个领域都发挥着越来越重要的作用，尤其是在银行、邮政服务和数字化存档等行业。这些应用常常要在资源受限的环境中运行，例如嵌入...

0.引言 深度残差网络（Deep Residual Network, ResNet）的提出是基于卷积算法处理图像问题领域的一件里程碑事件。ResNet在2015年发表当年取得了图像分类、检测等5项大赛第一，并再次刷新了CNN模...

0.引言 在2014年的ImageNet挑战赛（ILSVRC14）上，GoogLeNet和VGGNet成为了当年的双雄。GoogLeNet获得了图片分类大赛的第一名，VGGNet紧随其后。这两种模型的共同特点是网络深度更深。VGGNet是...

引言 卷积神经网络（CNN）的核心在于其多样化的卷积技术，每种技术针对不同的应用和性能需求有着独特的优势。逐通道卷积和逐点卷积关注单独通道的特征提取和通道间信息的融合。深度可分离卷积结...

这里先回顾一下之前讲解的朴素图神经网络，如下图： 朴素图神经网络 图中左上角方框部分可以看作图神经网络的初始状态。以 1 号节点为例, 在图神经网络中, 信息的传递是先汇聚一号节点的邻居节...

引言 CycleGAN是一个革命性的技术，它在图像处理和计算机视觉领域开辟了新的可能性，尤其是在图像到图像的转换任务中。这项技术能够在没有成对示例的情况下，将一种风格的图像转换成另一种风格...

0.引言 经过前几个MLP模型的介绍，相信很多读者都会思考一个问题：在计算机视觉任务中，哪种算法更适合呢？事实上，MetaFormer模型给出了答案：算法并不是最重要的，框架结构才是关键。MetaForm...

1. ShuffleNet V1 ShuffleNet V1是由旷视科技在2017年底为移动设备打造的轻量级卷积神经网络。其创新之处在于采用了组卷积（Group Convolution）和通道打散（Channel Shuffle）的方法，保证网络...

0.引言 自从ViT模型被提出以后，在过去的几年里，Transformer在深度学习领域大杀四方。回顾近几年，在计算机视觉领域发表的文章绝大多数都是基于Transformer模型的，比如2021年ICCV的Best Paper...

引言 神经网络，作为人工智能和机器学习领域的核心技术之一，具有极其重要的意义。它们通过模拟人类大脑的工作机制，使计算机能够学习和识别复杂的模式和数据。这种能力使得神经网络在诸多领域...