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python实现cnn特征提取_GitHub - lxztju/pytorch_classification: 利用pytorch实现图像分类的一个完整的代码，训练，预测，TTA，模型融合，模型部署，...

pytorch_classification利用pytorch实现图像分类，其中包含的densenet，resnext，mobilenet，efficientnet,resnet等图像分类网络，可以根据需要再行利用

weixin_39662142·2025-05-06 19:23

ANOMALIB第二章：模型训练

anomalib目前支持17种模型（有监督和无监督都有）：patchcore、WinCLIP、EfficientAD等等。。。

chonpsk·2025-05-05 05:48

linux内核态用户态交互,Linux下内核态-用户态高效易用的数据交互方法研究

ResearchofefficientandeasytouseLinuxkernel-userdatainteractionmethod1、InstituteofNetworkTechnology,BeijingUniversityofPostsandTelecommunications

爱吃火锅的上官燕·2025-05-05 04:41

TPAMI 2023：Constructing Stronger and Faster Baselines for Skeleton-based Action Recognition

ConstructingStrongerandFasterBaselinesforSkeleton-basedActionRecognitionAbstract1.INTRODUCTION2.RELATEDWORK2.1EfficientModels3

盖盖的博客·2025-05-05 03:31

Stop Overthinking: A Survey on Efficient Reasoning for Large Language Models

文章目录摘要1引言2背景：长思维链推理模型与过度思考现象2.1思维链（CoT）推理2.2长CoT推理模型中的过度思考问题3基于模型的高效推理3.1基于长度奖励设计的强化学习（RL）3.2使用可变长度CoT数据的监督微调（SFT）3.2.1构建可变长度CoT推理数据集3.2.2微调方法4基于推理输出的高效推理4.1将推理步骤压缩为更少的潜在表示4.2推理过程中的动态推理范式4.2.1基于显式标准的动

绒绒毛毛雨·2025-05-04 18:00

Flash attention入门

flashattention算法实现比较flashattention计算、memory-efficientattention等不同内核下用时二、实现flashattention目的：提高运行速度，减少内存消耗

贾亚飞·2025-05-04 02:53

Switch Transformers：核心贡献与MoE的区别

SwitchTransformers：核心贡献与MoE的区别《SwitchTransformers:ScalingtoTrillionParameterModelswithSimpleandEfficientSparsity

阿正的梦工坊·2025-05-03 18:31

AWS S3 Image Uploader：高效灵活的图像处理与上传工具

AWSS3ImageUploader：高效灵活的图像处理与上传工具node-s3-uploaderFlexibleandefficientresize,rename,anduploadimagestoAmazonS3diskstorage.UsestheofficialAWSNodeSDKfortransfer

庞眉杨Will·2025-05-03 12:18

Python-librosa库提取音频数据的MFCC特征

文章目录MFCC特征代码分享MFCC特征MFCC（Mel-FrequencyCepstralCoefficients）是通过人耳对声音频率的感知方式对音频信号进行处理得到的特征，广泛用于语音识别和音频处理

二猛子·2025-05-03 11:13

3DGS源码解读 - duplicateWithKeys 和 RadixSort

duplicateWithKeys和RadixSort我们先来看一下duplicateWithKeys和RadixSort的大致流程：图片来源于文献FlashGS:Efficient3DGaussianSplattingforLarge-scaleandHigh-resolutionRenderingduplicateWithKeys

Ivan-CG·2025-05-01 19:13

深度学习论文: CAS-ViT: Convolutional Additive Self-attention Vision Transformers

深度学习论文:CAS-ViT:ConvolutionalAdditiveSelf-attentionVisionTransformersforEfficientMobileApplicationsCAS-ViT

mingo_敏·2025-05-01 09:07

LLM并行计算的论文

ZhangJiQun&MXP·2025-04-28 22:21

【读论文】面向小目标的轻型变电设备缺陷检测算法

元信息分析标题：针对小目标的轻量化变电站设备缺陷检测算法作者团队：华北电力大学+国网山东电力研究院，具备电力系统与CV交叉领域研究背景核心问题：变电站复杂场景下小目标缺陷漏检率高、现有算法复杂度高方法论：EfficientFormerV2

学渣67656·2025-04-27 21:39

探索3D空间：SPH3D-GCN，高效点云图卷积的新突破

探索3D空间：SPH3D-GCN，高效点云图卷积的新突破SPH3D-GCNSphericalKernelforEfficientGraphConvolutionon3DPointClouds项目地址:https

颜殉瑶Nydia·2025-04-27 16:15

Faiss: 高效密集向量相似性搜索和聚类库

Faiss:高效密集向量相似性搜索和聚类库faissAlibraryforefficientsimilaritysearchandclusteringofdensevectors.项目地址:https:

何根肠Magnus·2025-04-26 11:06

基于Python和PyTorch的实现示例，结合YOLOv8进行人体检测、HRNet进行姿态估计，以及LSTM进行时间序列分析。

人体检测与跟踪：使用目标检测模型（如YOLOv8、EfficientDet）检测视频帧中的人体。使用目标跟踪算法（如DeepSORT）跟踪人体，确保连续帧中的人体ID一致。

人工智能专属驿站·2025-04-25 05:33

python： audioFlux XXCC 提取梅尔频率倒谱系数 MFCC

承上一篇：python：audioFlux使用教程XXCC:倒谱系数，支持所有频谱类型.可以提取梅尔频率倒谱系数（MFCC）Cepstrumcoefficients,supportsallspectrumtypes

belldeep·2025-04-24 22:44

多项式加法

代码如下：#include#includetypedefstructLinkNode{intcoefficient;intexponent;structLinkNode*next;}*LinkList,

.?866·2025-04-24 22:44

ECA 注意力机制：让你的卷积神经网络更上一层楼

ECA-Net:EfficientChannelAttentionforDeepConvolutionalNeuralN

RockLiu@805·2025-04-24 06:28

Video Mamba: State Space Model for Efficient Video Understanding

问题：1，localredundancythelargespatiotemporalredundancywithinshortvideoclips2，globaldependenciesthecomplexspatiotemporaldependenciesamonglongcontexts.（CNNs有问题二，ViT有问题一）贡献：1，Sensitivityforrecognizingshort

YuSun_WK·2025-04-23 18:40

《架构即代码》项目安装与配置指南

aimstodeviseandmanagesoftwarearchitectureviaamachinereadableandversion-controlledcodebase,fosteringarobustunderstanding,efficientdevelopme

咎晓嘉Fenton·2025-04-23 10:22

EfficientNet 改进：添加高效轻量级通道注意力机制(FFCM)

FFCM的前向传播将FFCM集成到EfficientNet创建带有FFCM的EfficientNet模型为什么FFCM有效?

听风吹等浪起·2025-04-22 09:40

论文阅读：2024 ICLR Fast-detectgpt: Efficient zero-shot detection of machine-generated text via condition

CSPhD-winston-杨帆·2025-04-21 17:40

CoT-Drive：利用 LLM 和思维链提示实现自动驾驶的高效运动预测

25年3月来自澳门大学和MIT的论文“CoT-Drive:EfficientMotionForecastingforAutonomousDrivingwithLLMsandChain-of-ThoughtPrompting

三谷秋水·2025-04-21 07:46

大模型微调综述

大模型微调技术详解前言什么是大模型微调为什么需要大模型微调大模型技术演进全景图阶段对比速查表微调分类及特点指令微调(InstructionFine-Tuning，IFT)全参数微调(FullFineTuning，FFT)参数高效微调（Parameter-EfficientFine-Tuning

kuokay·2025-04-21 07:45

PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第46天：自动化模型设计（一）

今天我们要深入探讨一个话题——使用高效神经架构搜索(EfficientNeuralArchitectureSearch,ENAS)算法来自动设计图像分类网络。

凡人的AI工具箱·2025-04-20 11:41

TPAMI 2025 | 探索 Transformer 中受频率启发的优化方法用于高效单图像超分辨率

论文信息题目：ExploringFrequency-InspiredOptimizationinTransformerforEfficientSingleImageSuper-Resolution探索Transformer

小白学视觉·2025-04-17 16:47

跨层注意力机制优化内存效率

在文章《Memory-EfficientInference:SmallerKVCachewithCro

2501_90976089·2025-04-14 11:49

以微调deepseek为例，基于transformers改写实现lora+

LoRA+:EfficientLowRankAdaptationofLargeModels24年2月12的论文，主要思想就是对LoRA进行了一些改进，提升了模型效果。

淡水，·2025-04-08 11:41

什么是贝塔系数（Beta Coefficient）？

贝塔系数（β），通常被称为“贝塔”，是衡量资产相对于整体市场的波动性或系统性风险的重要金融指标。就加密货币而言，贝塔系数表示特定币种或代币的价格预计会随市场变动而发生的变化程度，通常以比特币等主要加密货币为基准。这一指标对投资者至关重要，因为它能让投资者深入了解资产的风险状况，帮助他们了解与大盘相比，资产价格可能会有多大波动。通过计算贝塔系数，投资者可以预测潜在的价格波动，更有效地管理投资组合。贝

2301_77604523·2025-04-08 08:53

参数高效微调（PEFT）研究综述

因此，参数高效微调（Parameter-EfficientFine-Tuning,PEFT）方法逐渐受到研究者的关注。

Ender（弹射回家版）·2025-04-07 00:34

【CV/NLP/生成式AI】

关键技术任务技术方案代表模型图像分类CNN（卷积神经网络）ResNet、EfficientNet目标检测Two-stage（如FasterR-CNN）One

严文文-Chris·2025-04-06 06:30

LLM 优化技术(4)——flash_attention 原理

论文地址：FlashAttention:FastandMemory-EfficientExactAttentionwithIO-Awareness如上图所示，Flash-attention采用了矩阵分块和算子融合

哦豁灬·2025-04-05 22:37

ECA注意力机制详解

一、ECA注意力机制详解ECA（EfficientChannelAttention）注意力机制是一种轻量级的通道注意模块，旨在通过简单而高效的方式增强模型对于不同特征通道之间依赖关系的学习能力。

浩瀚之水_csdn·2025-04-04 07:53

主干网络篇 | YOLOv5/v7 更换骨干网络之 EfficientNet | 卷积神经网络模型缩放的再思考

主干网络篇|YOLOv5/v7更换骨干网络之EfficientNet|卷积神经网络模型缩放的再思考1.简介近年来，深度卷积神经网络（CNN）在图像识别、目标检测等领域取得了巨大进展。

wei子·2025-04-02 13:42

YOLOv8 更换主干网络之 EfficientNet 详解

全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://github.com/Peakchen）YOLOv8更换主干网络之EfficientNet

鱼弦·2025-04-02 12:10

EfficientNet 概念与数学原理深度解析

EfficientNet概念与数学原理深度解析1.核心概念1.1复合缩放（CompoundScaling）核心思想：同时调整网络的深度、宽度和分辨率数学表达：depth:d=αϕwidth:w=βϕresolution

六月五日·2025-04-02 12:38

复合缩放EfficientNet原理详解

1.为什么复合缩放更高效？（1）单维度缩放的瓶颈增加深度（层数）：更深的网络可以学习更复杂特征，但容易导致梯度消失/爆炸问题，且计算量随深度线性增长。问题：深层网络训练困难，性能提升呈现明显的收益递减。增加宽度（通道数）：更宽的网络能捕捉更丰富的特征，但参数量和计算量随通道数平方增长。问题：过于浅层的宽网络可能浪费计算资源，无法有效捕捉高阶特征。提高分辨率：高分辨率输入保留更多细节，但计算量随分辨

frostmelody·2025-04-02 12:08

NLP高频面试题（二十七）——SFT有哪几种参数微调方法？有什么优缺点？

尤其在监督微调过程中，如何选择合适的参数高效微调（Parameter-EfficientFine-Tuning，PEFT）方法成为关注重点。本文将梳理SFT中常用的几种参数微调方法及各自的优缺点。

Chaos_Wang_·2025-04-02 05:22

PyTorch + torchvision是什么

torchvision是PyTorch的官方图像处理工具包，它包含：预训练模型（如ResNet、MobileNet、EfficientNet

太阳照常升起--·2025-04-01 20:11

FEDGLOSS算法BEYOND LOCAL SHARPNESS:COMMUNICATION-EFFICIENT GLOBALSHARPNESS-AWARE MINIMIZATIONFOR

第一部分：解决的问题数据异构性：客户端数据分布差异导致本地和全局损失地形（losslandscape）不一致，本地优化可能收敛到尖锐最小值，影响全局模型的泛化。现有方法的局限性：如FEDSAM在客户端使用SAM优化本地尖锐性，但无法保证全局平坦性；FEDSMOO引入全局信息但通信开销翻倍。第二部分：论文idea解决客户端更新与全局模型不一致的问题。（1）全局锐度优化在服务器端，使用SAM技术来寻找

还不秃顶的计科生·2025-04-01 15:36

深度分离卷积模块：轻量化网络的革命性设计

从AlexNet到ResNet，再到EfficientNet，CNN架构不断演进，在图像分类、目标检测和语义分割等任务上取得了令人瞩目的成绩。

点我头像干啥·2025-03-28 11:00

2024年令人兴奋的10篇大模型研究和论文

VisionMamba:EfficientVisualRepresentationLearningwithBidirect

福福很能吃·2025-03-27 05:19

回归模型评价指标——衡量预测能力

均方误差（MeanSquaredError，MSE）2.均方根误差（RootMeanSquaredError，RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）4.决定系数（CoefficientofDetermination

Tang–t·2025-03-23 20:12

【图像去噪】论文精读：CVPR 2025 | DnLUT: Ultra-Efficient Color Image Denoising via Channel-Aware Lookup Tables

请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）文章目录前言Abstract1.Introduction2.Relatedworks2.1.ColorImagedenoising2.2.ReplacingCNNwithLUT3

十小大·2025-03-23 16:41

【YOLOv8】YOLOv8改进系列（9）----替换主干网络之RepViT

HABUO主页：HABUOYOLOv8入门+改进专栏如果再也不能见到你，祝你早安，午安，晚安【YOLOv8改进系列】：【YOLOv8】YOLOv8结构解读YOLOv8改进系列（1）----替换主干网络之EfficientViTYOLOv8

HABuo·2025-03-22 23:18

第二章 EXI协议原理与实现--7.8 测试ISO15118-20命令

7EfficientXML编解码库7.8测试ISO15118-20命令编解码现在开始使用EfficientXML的库测试ISO15118-20命令的编解码是否正确，是否与EXICodec.jar的结果一致

快活林高老大·2025-03-22 13:01

社心3章：社会信念和判断（二）

Aswehavealreadynoted,ourcognitivemechanismsareefficientandadaptive,yetoccasionallyerror-prone.Usuallytheyserveuswell.Butsometimescliniciansmisjudgepatients

songtaiwu·2025-03-20 18:15

《Operating System Concepts》阅读笔记：p331-p353

一、技术总结1.lockdep工具2.claimedge3.banker'salgorithmAdeadlockavoidancealgorithm,lessefficientthantheresource-allocationgraphschemebutabletodealwithmultiple

·2025-03-18 13:21

部署微调框架LLaMA-Factory

LLaMAFactory1.我们在ChatGLM3的github官方页面上能看到对LLaMA-Factory的推荐2.LLaMAFactorygithub链接hiyouga/LLaMA-Factory:UnifyEfficientFine-Tuningof100

高原魔女·2025-03-18 00:40

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