新闻中心 
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07-31【TMM 2025】SPGNet：串行和并行组网络SPGNet是一种基于串行和并行组块的新型卷积神经网络。其深入研究分组卷积，分为串行、并行和串并行三种类型，能捕获多尺度信息且结构紧凑。在图像分类等任务中表现优...
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07-31【视觉常识推理】基于paddle复现r2c本项目基于Paddle框架复现From Recognition to Cognition: Visual Commonsense Reasoning中的R2C模...
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07-31动手写深度学习框架（一）用 python 从零 手动实现 简单的 深度学习框架（乞丐版）。从Tensor的实现，到 MLP 的构建，手写损失函数、随机梯度下降算法，能够实现基础 NN ...
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07-31【BigData 2025】OrthoNets：正交通道注意力网络本文提出OrthoNets正交通道注意力网络，认为FcaNet中DCT成功源于正交核滤波器。其简化空间压缩，用多个正交核滤波器，再进行类似SE的操作。在CIFA...
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07-31【虎虎生威迎虎年】对穿肠之PaddleBoBo本文围绕“虎虎生威迎虎年”，介绍用PaddleHub的ernie_gen_couplet模型生成虎年对联，再通过PaddleBoBo将虚拟主播图片与对联生成视频...
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07-31INADE个人讲解和理解INADE基于SPADE改进，是一种条件归一化方法，旨在提升语义图像生成多样性。它结合语义分割（提供普遍性）与实例分割（提供特殊性），通过统一噪声采样协调各归一...
