Numpy库：创建一个 ndarray 只需调用 NumPy 的 array 函数即可：numpy.array(object, dtype = None, copy = True, order = None, subok = False, ndmin = 0)名称描述object数组或嵌套的数列dtype数组元素的数据类型，可选copy对象是否需要复制，可选order创建数...

我们的简单设计取得了令人惊讶的结果。我们发现，在使用普通ViT骨干的情况下，FPN（特征金字塔网络）设计并不是必需的，其带来的好处可以通过从一个大步长（16）单尺度特征图构建的简单金字塔来有效地实现。

在这个例子中，我们首先导入了PyTorch和models模块，然后定义了要加载的模型的URL。接下来，我们创建了一个新的ResNet模型实例，并使用load_url函数下载并加载模型的预训练权限。最后，我们将加载的权限重分配给模型。如果该对象已存在于model_dir中，则将其反序列化并返回。model_dir默认值是<hub_dir>/checkpoints where hub_dir是get_

1、是时候该学会 MMDetection 进阶之非典型操作技能（一）2、显著提升模型精度！一文教你加载 MMRazor 轻量级骨干网络应用下游任务–以 MMYOLO 为例3、MMDetection 支持数据增强神器 Simple Copy Paste 全过程4、超 10 个点的提升！ Open Images 在 MMDetection 的实现5、ResNet 高精度预训练模型在 MMDetecti

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我们提出了 COLA，一种用于学习通用音频表征的自监督预训练方法。。我们在计算机视觉和强化学习领域近期对比学习进展的基础上，设计了一种轻量级、易于实现的音频自监督模型。我们在大规模 AudioSet 数据库上对嵌入向量进行预训练，并将这些表征迁移到 9 个多样化的分类任务中，包括语音、音乐、动物声音和声学场景等。实验表明，尽管我们的方法结构简单，但其性能显著优于以往的自监督系统。此外，我们还进行了

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因此表里 vit-small 标注为 linear-coslr 表示报告的是 线性探针准确率（只训练头），而 vit-base-p16 标注为 coslr 则是 微调得到的最终 top-1。二者评估目标不同，结果不可直接等价比较（微调通常能显著提升精度，尤其是大型模型）。