0.引言 作为CVPR2017年的最佳论文，DenseNet模型脱离了通过加深网络层数（如VGGNet、ResNet）和加宽网络结构（如GoogLeNet）来提升网络性能的定式思维。转而从特征的角度考虑，通过特征重用和旁...

引言 WGAN，即Wasserstein GAN，旨在解决传统GAN训练中的一些问题，尤其是训练不稳定和梯度消失。WGAN通过使用Wasserstein距离（Earth-Mover距离或EM距离）来衡量真实数据分布和生成数据分布之...

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...

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 AS-MLP模型出自上海科技大学和腾讯优图实验室共同合作发表的文章，题为AS-MLP: AN AXIAL SHIFTED MLP ARCHITECTURE FOR VISION。纯MLP网络架构专注于全局的信息交流，却忽略了局部信息的...

引言 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks, FNN），是深度学习的代表算法之一 。 对卷积神...

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...

“Improved Techniques for Training GANs”是一篇由Ian J. Goodfellow 和他的同事在 2016 年发表的论文，这篇论文对生成对抗网络（GANs）的训练过程做出了重要的改进和提议。这些改进主要集中...

0.引言 最初提出Transformer算法是为了解决自然语言处理领域的问题，Transformer在该领域获得了巨大的成功，几乎超越了循环神经网络模型（RNN），并成为自然语言处理领域的新一代基线模型。论文...

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...