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OSS与NAS混合云存储架构：非结构化数据统一管理实战

ImageNet等典型数据集已达150TB规模，传统单一存储方案面临三重困境：NAS在PB级场景下硬件成本呈指数增长OSS对象存储无法满足高频随机访问需求跨存储数据访问导致训练流程碎片化混合架构创新点：

·2025-06-25 15:39

以numpy或Torch的格式存储的公开数据集

**ImageNet**4.**COCO(CommonObjectsinContext)**5.**PascalVOC**6.**Fashion-MNIST**7.

以科技求富强·2025-06-25 11:12

深度学习之模型压缩三驾马车：基于ResNet18的模型剪枝实战（1）

以ResNet18为例，其在ImageNet上的参数量约为1100万，虽然在服务器端运行流畅，但在移动端或嵌入式设备上部署时，内存和计算资源的限制使得直接使用大模型变得困难。

king of code porter·2025-06-21 21:00

CSPNet: 一种增强CNN学习能力的新型骨干网络

CSPNet通过整合网络阶段起始和结束的特征图，保留梯度的多样性，在ImageNet数据集上

简诚·2025-06-19 16:25

深度学习 backbone，neck，head网络关键组成

尤其是计算机视觉任务中，backbone（骨干网络），neck（颈部），head（头部）是网络的关键组成部分，各自承担了不同的功能：1，总署：Backbone,译作骨干网络，主要指用于特征提取的，已在大型数据集(例如ImageNet

SLAM必须dunk·2025-06-18 02:12

深度学习入门指南：从基础概念到代码实践

例如，ImageNet竞赛中深度学习模型的识别准确率已经超过人类水平，而GP

软考和人工智能学堂·2025-06-17 23:18

30 - Partnet模块

展示了在大规模基准测试如ImageNet、CIFAR-10和CIFAR-100上，即便是层数大大减少（大约12层）的网络也能够保持竞争力。

Leo Chaw·2025-06-15 22:17

Python----神经网络发（神经网络发展历程）

2012年ImageNet图像识别竞赛冠军，Top-5错误率远低于第二名

蹦蹦跳跳真可爱589·2025-06-14 23:43

《AI算力成本暴跌背后：硬件、算法与能源的深度变革！》

例如，OpenAI的研究显示，自2012年以来，在保持ImageNet分类同等性能的前提下，训练所需的计算量每1

嘉图明·2025-06-14 19:49

百度百舸万卡集群的训练稳定性系统设计和实践

01AI训练稳定性的演进历程2012年ImageNet竞赛中AlexNet的横空出世，开启了现代AI发展的新纪元。

百度Geek说·2025-06-12 02:25

(七) 深度学习进阶：现代卷积神经网络技术解析与应用实践

1深度卷积神经网络（AlexNet）AlexNet是由AlexKrizhevsky、IlyaSutskever和GeoffreyHinton于2012年提出的卷积神经网络，它在当年的ImageNet图像识别挑战赛中取得了突破性进展

只有左边一个小酒窝·2025-06-10 14:28

ResNet不同层数架构的输入与输出

这一设计源于ImageNet数据集的预处理规范，但实际应用中可通过调整卷积参数适配其他尺寸ResNet不同层数模型（如18/34/50/101/152层）的输入与输出设计遵循统一框架，但深层模型通过增加残差块数量提升特征提取能力

浩瀚之水_csdn·2025-06-09 23:46

【AI大模型】11、CV预训练革命：从ImageNet到ViT的技术演进与商业化

一、数据基石：ImageNet如何点燃预训练火种（一）数据集的代际革命维度传统数据集（2000-2010）ImageNet（2012）现代数据集（2023）样本规模千级（如Caltech101）1400

·2025-06-09 21:38

day46 python预训练模型补充

预训练模型是在大规模数据集（如ImageNet）上预先训练好的模型，它已经学习到

xiaohanbao09·2025-06-09 20:32

李飞飞：World Labs这样实现「空间智能」

李飞飞已经在人工智能历史上赢得了一席之地，她多年来一直致力于创建ImageNet数据集和竞赛，在深度学习革命中发挥了重要作用。

ytsoft001·2025-06-09 01:44

深度学习驱动的智能化革命：技术演进与跨行业实践

以ImageNet竞赛为例，2012年AlexNet将错误率从26%降至15%，标志着数据驱动时代的到来。

accurater·2025-06-06 19:00

深度学习模型：技术演进、热点突破与未来图景

第一章深度学习模型的技术演进1.1从感知机到深度神经网络里程碑突破：AlexNet在ImageNet竞赛中实现图像分类性能飞跃，首次验证深度卷积网络（CNN）的潜力。

accurater·2025-05-31 12:28

Vision Transformer实战：如何将Transformer应用于图像分类

引言：当Transformer遇见图像传统图像分类任务由CNN主导，但Transformer凭借其全局建模能力，在ImageNet等基准任务中刷新了记录。

学术猿之吻·2025-05-31 09:38

深度学习入门:如何从零开始搭建自己的深度学习模型?

从2012年的ImageNet竞赛开始，激起了众多研究者的兴趣，也带来了越来越多的应用场景。随着技术的飞速发展，深度学习已经成为了各个领域最具潜力的技术。

AI天才研究院·2025-05-30 00:01

用Python玩转人工智能——手搓图像分类模型

目录一、预训练模型原理与状态字典（一）预训练模型原理（二）状态字典（state_dict）（三）模型保存与加载示例二、加载ImageNet预训练模型三、数据准备与可视化（一）加载数据集（二）使用Matplotlib

波涛浪子·2025-05-28 21:23

VGG：Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition

VGG是一种被广泛使用的卷积神经网络结构，其在在2014年的ImageNet大规模视觉识别挑战(ILSVRC-2014)中获得了亚军，不是VGG不够强，而是对手太强，因为当年获得冠军的是GoogLeNet

兔兔爱学习兔兔爱学习·2025-05-28 14:31

论文阅读笔记——PixArt-α，PixArt-δ

为了实现低成本训练，华为采用了三阶段的训练策略：第一个阶段是学习像素依赖关系，简单来说是先学习生成真实的图像，这里是用ImageNet数据集训练一个基于

寻丶幽风·2025-05-23 08:40

【深度学习解惑】Xception 把 3×3 可分离卷积分解为 depthwise + pointwise —— 这与 Inception 设计理念有何异同？

Inception 模块在“塔”（branch）数目趋于无穷时的极限形式；Xception 将全部 3 × 3卷积替换为该操作，并辅以残差连接，从而在参数量≈ 23 M / FLOPs≈ 8.1 G的条件下，于ImageNet

云博士的AI课堂·2025-05-20 08:34

Pytorch使用手册-计算机视觉迁移学习教程（专题十三）

相反，通常会在非常大的数据集上（例如ImageNet，它包含120万张图片和1000个类别）预训练一个卷积网络，然后将该网络用于感兴趣任务的初始化或作为固定的

无声之钟·2025-05-14 04:24

深度学习 ———— 迁移学习

迁移学习利用在大规模数据集（如ImageNet）上预训练的模型，改装小数据集（如CIFAR-10）。优势：减少训练时间：预训练模型已学习通用特征（如边缘、纹理）。

灬0灬灬0灬·2025-05-14 01:05

昇思MindSpore学习笔记6-02计算机视觉--ResNet50迁移学习

摘要：记录MindSporeAI框架使用ResNet50迁移学习方法对ImageNet狼狗图片分类的过程、步骤。包括环境准备、下载数据集、数据集加载、构建模型、固定特征训练、训练评估和模型预测等。

muren·2025-05-11 08:30

TensorFlow深度学习实战（10）——迁移学习详解

TensorFlow深度学习实战（10）——迁移学习详解0.前言1.迁移学习1.1迁移学习基本概念1.2迁移学习的重要性1.3ImageNet1.4迁移学习流程2.InceptionV3架构3.构建迁移学习模型小结系列链接

盼小辉丶·2025-05-10 15:38

第24节：卷积神经网络(CNN)-卷积层、池化层与全连接层

自2012年AlexNet在ImageNet竞赛中取得突破性成果以来，CNN已成为计算机视觉任务的事实标准，并广泛应用

点我头像干啥·2025-05-09 19:52

深度学习模型：从基础到前沿的技术解析与实践指南

从基础到前沿的技术解析与实践指南第一章深度学习基础与核心思想1.1深度学习的本质与优势表示学习理论：通过多层非线性变换自动提取数据特征，无需人工设计特征（如CNN对边缘→纹理→物体的逐层抽象）与传统机器学习的对比：以ImageNet

爱吃青菜的大力水手·2025-05-01 21:58

深度学习---框架流程

核心步骤包括：1.数据收集与标注来源：公开数据集（如ImageNet、MNIST）、网络爬取、传感器采集、人工标注（如图片分类标签、文本情感标注）。

MzKyle·2025-04-30 06:10

深入理解卷积神经网络(CNN)：从原理到实践

自2012年AlexNet在ImageNet竞赛中一战成名以来，CNN不断演进，推动着图像识别、医疗影像分析、自动驾驶等领域的快速发展。

巷955·2025-04-17 19:39

DAY05：【pytorch】图像预处理

torchvision功能：计算视觉工具包torchvision.transforms：常用的图像预处理方法torchvision.datasets：常用数据集的dataset实战，MINIST，CIFAR-10，ImageNet

CHO2022·2025-04-16 13:21

卷积神经网络四：VGG

VGG，也叫VGGNet，是ImageNet大赛2014年的亚军，总体也是通过卷积层和池化层的叠加，最后加上一个全连接层来实现的卷积神经网络。

南太湖小蚂蚁·2025-04-10 06:57

ViT（Vision Transformer） VS CLIP

预训练策略：在大规模数据集（如ImageNet）

charles666666·2025-04-08 09:28

标签噪声下的模型评估：如何准确评估AI模型的真实性能，提高模型性能测量的可信度

即使像ImageNet这样精心策划的图像数据集，其人工标注的错误率仍达0.3%。在这种情况下，如何准确评估预测模型的性能就成为一个关键问题。

·2025-04-02 12:30

走向数字社会：从Deepseek到群体智慧报告190+份汇总解读|附PDF下载

技术迭代的脉络清晰可循：符号主义时期（1956-1980）以知识表示和逻辑推理为核心，早期专家系统需手动编写数万条规则库；联结主义阶段（2012-2018）卷积神经网络在ImageNet挑战赛实现16%

·2025-03-27 15:20

CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构

一、Introduction一般来说，在一个典型的基于CNN的目标检测器中，使用主干网络来提取检测对象的基本特征，该网络通常是为图像分类任务而设计的，并在ImageNet上预训练。

weixin_45963617·2025-03-22 22:43

深度学习与目标检测系列(三) 本文约(4万字) | 全面解读复现AlexNet | Pytorch |

文章目录解读Abstract-摘要翻译精读主要内容1.Introduction—前言翻译精读主要内容：本文主要贡献：2.TheDataset-数据集翻译精读主要内容：ImageNet简介：图像处理方法：

小酒馆燃着灯·2025-03-22 10:03

深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习

这一年，微软亚洲研究院的何恺明团队带着名为ResNet（残差网络）的模型横空出世，在ImageNet图像分类竞赛中以3.57%的错误率夺冠，将人类视觉的识别误差（约5.1%）远远甩在身后。

安意诚Matrix·2025-03-19 20:46

AI基于深度学习的代码搜索案例（一）

在计算机视觉领域，以ImageNet为例，计算机的图像分类水平已经超过了人类。在自然语言处理(NLP)领域，BERT、XLNet以及MASS也一遍遍的刷新着任务榜单。

人工智能MOS·2025-03-13 19:23

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（6）迁移学习

核心是利用源域的知识来帮助目标域任务，比如在ImageNet上预训练的模型用于医疗影像分类。源域（SourceDomain）：已有知识的领域（如ImageNet图像库）。目标域（

小圆圆666·2025-03-11 07:49

大规模语言模型构建流程

2.预训练语言模型受到计算机视觉领域采用ImageNet对模型进行一次预训练，使得模型可以通过海量图像充分学习如何提取特征，然后再根据任务目标进行模型精调的预训练范式影响，自然语言处理

人工智能技术笔记·2025-03-09 15:34

从零到一：利用DeepSeek构建高精度图像分类模型实战解析

DeepSeek作为国产自研的深度学习框架，凭借其高效计算优化和灵活架构设计，在ImageNet等基准测试中展现出与PyTorch、TensorFlow等主流框架相媲美的性能。

一碗黄焖鸡三碗米饭·2025-03-02 06:03

深度学习之目标检测的常用标注工具

注释以PASCALVOC格式保存为XML文件，这是ImageNet使用的格式。此外，它还支持COCO数据集格式。

铭瑾熙·2025-02-20 16:32

每天五分钟深度学习框架pytorch：搭建谷歌的Inception网络模块

当年ImageNet竞赛的第二名是VGG，而第一名就是GoogLeNet,它的模型设计拥有很多的技巧，这个model证明了一件事：用更多的卷积，更深的层次可以得到更好的结构GoogLeNet的网络结构如图所示就是

每天五分钟玩转人工智能·2025-02-18 07:49

【深度学习】计算机视觉（CV）-图像分类-ResNet（Residual Network，残差网络）

ResNet（ResidualNetwork，残差网络）是一种深度卷积神经网络（CNN）架构，由何恺明（KaimingHe）等人在2015年提出，最初用于ImageNet竞赛，并在分类任务上取得了冠军。

IT古董·2025-02-17 14:57

人工智能推理模型（S1-32B）超越DeepSeek？

从2000年李飞飞进入加州理工学院攻读研究生起，就一直从事人工智能研究，在计算机视觉领域创立了拥有1500万张图片的ImageNet数据库，为人工智能计算机视觉研究奠定了基础，也积累了深厚的人工智能技术理论和实践经验

deepdata_cn·2025-02-16 12:35

视觉中的transformer：ViT

视觉里一般是和cnn一起用或者把某些conv替换成transformer（整体还是CNN）本篇文章证明纯的transformer直接在图片分类上也做得很好：在大量数据集上进行预训练的前提上，迁移到小数据集（作者说ImageNet

ch隔壁老张·2025-02-14 06:12

重磅：中国开源首个百万级机器人数据集，具身智能迎来ImageNet时刻

这个被誉为具身智能领域"ImageNet时刻"的开源项目展现了令人惊叹的机器人能力。从客厅插花到厨房做饭，从超市收银到工厂分拣，AgiBotWorld涵盖了家居

吴脑的键客·2025-02-13 19:08

DARTS算法笔记（论文+代码）

DARTS:DIFFERENTIABLEARCHITECTURESEARCH论文链接：DARTS论文代码：DARTS-code本文主要对DARTS算法进行学习，重点关注算法在CIFAR-10,ImageNet

朴公英不会飞·2025-02-11 19:42

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