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

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。

K近邻算法（K-Nearest-Neighbor, KNN）是一种用于分类和回归的非参数统计方法，最初由 Cover和Hart于1968年提出(Cover等人,1967)，是机器学习最基础的算法之一。它正是基于以上思想：要确定一个样本的类别，可以计算它与所有训练样本的距离，然后找出和该样本最接近的k个样本，统计出这些样本的类别并进行投票，票数最多的那个类就是分类的结果。KNN的三个基本要素：K值，

CycleGAN(Cycle Generative Adversarial Network) 即循环对抗生成网络，来自论文。该模型实现了一种在没有配对示例的情况下学习将图像从源域 X 转换到目标域 Y 的方法。该模型一个重要应用领域是域迁移(Domain Adaptation)，可以通俗地理解为图像风格迁移。

本文介绍了如何使用长短期记忆网络（LSTM）和条件随机场（CRF）进行序列标注任务。通过结合LSTM的序列特征提取和CRF的标签依赖建模，构建了一个完整的命名实体识别模型。教程详细解释了模型架构、数据准备、训练过程，并提供了完整的代码实现和结果评估方法。

生成器（Generator）：生成看起来像训练图像的“假”图像。判别器（Discriminator）：判断图像是真实的训练图像还是生成器生成的图像。GAN通过生成模型和判别模型的互相博弈学习产生高质量的输出。生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks，GAN)是一种生成式机器学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。最初，GAN由Ian J. G

今天是参加昇思学习打卡营的第20天，学习内容是DCGAN生成漫画头像。

如果将Diffusion与其他生成模型（如Normalizing Flows、GAN或VAE）进行比较，它并没有那么复杂，它们都将噪声从一些简单分布转换为数据样本，Diffusion也是从纯噪声开始通过一个神经网络学习逐步去噪，最终得到一个实际图像。Diffusion对于图像的处理包括以下两个过程：我们选择的固定（或预定义）正向扩散过程 𝑞𝑞 ：它逐渐将高斯噪声添加到图像中，直到最终得到纯噪声

MobileNet网络是由Google团队于2017年提出的专注于移动端、嵌入式或IoT设备的轻量级CNN网络，相比于传统的卷积神经网络，MobileNet网络使用深度可分离卷积（Depthwise Separable Convolution）的思想在准确率小幅度降低的前提下，大大减小了模型参数与运算量。并引入宽度系数 α和分辨率系数 β使模型满足不同应用场景的需求。