深度学习-多种经典深度学习模型python实现源码（含传统目标检测模型、模型蒸馏、生成对抗网络（GAN）、注意力机制模型等）.z...

当前项目 基于自注意力机制的跌倒检测模型：目前正在研究基于 Vision Transformer 的跌倒检测模型，利用自注意力机制优化检测性能。项目中使用了 UR Fall Dataset 进行模型构建和初步实验，并引入新的注意力机制来提升模型的检测准确率和响应速度。 项目经验 驾驶员注意力目标检测：基于深度学习的车外环境目标检测系统，使用 Mask-RCNN 和 Monodepth2 框架进行目标检测和三维深度估计。 YOLO-Fall 跌倒检测模型：开发适用于开放空间和室内环境的跌倒检测系统，使用 YOLOv7 模型在不同环境下实现了准确可靠的检测。 单正例多标签学习（SPMLL）：提出了一种基于 GCN 和对抗训练的模型，用于图像事件识别，提供了新的数据集和基准测试结果。 技术栈 编程语言：Python, Java 深度学习框架：PyTorch 神经网络架构： 卷积神经网络（CNN）：ResNet, DenseNet, AlexNet, VGG 生成对抗网络（GAN）：DCGAN, CycleGAN 图神经网络（GNN）：GCN, GAT 自注意力机制与Transformer模