SSD，全称Single Shot MultiBox Detector，是Wei Liu在ECCV 2016上提出的一种目标检测算法。使用Nvidia Titan X在VOC 2007测试集上，SSD对于输入尺寸300x300的网络，达到74.3%mAP(mean Average Precision)以及59FPS；对于512x512的网络，达到了76.9%mAP ，超越当时最强的Faster R

在实际应用场景中，由于训练数据集不足，所以很少有人会从头开始训练整个网络。普遍的做法是，在一个非常大的基础数据集上训练得到一个预训练模型，然后使用该模型来初始化网络的权重参数或作为固定特征提取器应用于特定的任务中。本章将使用迁移学习的方法对ImageNet数据集中的狼和狗图像进行分类。迁移学习详细内容见。

最后我们设计一个预测函数，实现开头描述的效果，输入一句评价，获得评价的情感分类。将输入句子进行分词；使用词表获取对应的index id序列；index id序列转为Tensor；送入模型获得预测结果；打印输出预测结果。最后我们预测开头的样例，可以看到模型可以很好地将评价语句的情感进行分类。

FCN主要用于图像分割领域，是一种端到端的分割方法，是深度学习应用在图像语义分割的开山之作。通过进行像素级的预测直接得出与原图大小相等的label map。因FCN丢弃全连接层替换为全卷积层，网络所有层均为卷积层，故称为全卷积网络。全卷积神经网络主要使用以下三种技术：卷积化（Convolutional）使用VGG-16作为FCN的backbone。VGG-16的输入为224*224的RGB图像，输

ShuffleNetV1是旷视科技提出的一种计算高效的CNN模型，和MobileNet, SqueezeNet等一样主要应用在移动端，所以模型的设计目标就是利用有限的计算资源来达到最好的模型精度。ShuffleNetV1的设计核心是引入了两种操作：Pointwise Group Convolution和Channel Shuffle，这在保持精度的同时大大降低了模型的计算量。因此，ShuffleN

近些年，随着基于自注意（Self-Attention）结构的模型的发展，特别是Transformer模型的提出，极大地促进了自然语言处理模型的发展。由于Transformers的计算效率和可扩展性，它已经能够训练具有超过100B参数的空前规模的模型。ViT则是自然语言处理和计算机视觉两个领域的融合结晶。在不依赖卷积操作的情况下，依然可以在图像分类任务上达到很好的效果。本案例完成了一个ViT模型在I

ResNet50网络是2015年由微软实验室的何恺明提出，获得ILSVRC2015图像分类竞赛第一名。在ResNet网络提出之前，传统的卷积神经网络都是将一系列的卷积层和池化层堆叠得到的，但当网络堆叠到一定深度时，就会出现退化问题。下图是在CIFAR-10数据集上使用56层网络与20层网络训练误差和测试误差图，由图中数据可以看出，56层网络比20层网络训练误差和测试误差更大，随着网络的加深，其误差

序列标注指给定输入序列，给序列中每个Token进行标注标签的过程。序列标注问题通常用于从文本中进行信息抽取，包括分词(Word Segmentation)、词性标注(Position Tagging)、命名实体识别(Named Entity Recognition, NER)等。如上表所示，清华大学和北京是地名，需要将其识别，我们对每个输入的单词预测其标签，最后根据标签来识别实体。

【代码】昇思25天学习打卡营第16天 | 基于MindSpore通过GPT实现情感分类。

基本介绍 || 快速入门 || 张量 Tensor || 数据集 Dataset || 数据变换 Transforms || 网络构建 || 函数式自动微分 || 模型训练 || 保存与加载 || 使用静态图加速本节通过MindSpore的API来快速实现一个简单的深度学习模型。若想要深入了解MindSpore的使用方法，请参阅各节最后提供的参考链接。处理数据集MindSpore提供基于Pipel