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RSS订阅原创 残差特征蒸馏网络（RFDN）代码精读：一次完整的复现与学习笔记
本文是残差特征蒸馏网络（RFDN）的代码实战全记录。作者在复现官方模型的基础上，对核心代码进行了逐行注释与深度解读，详尽分享了从环境配置、数据集处理、模型训练到Git上传问题排查的完整流程。文章重点在于代码层面的理解与实践经验的总结，为希望深入理解RFDN模型实现细节的学习者提供了宝贵的参考资料。
2025-11-03 22:25:29
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原创 残差特征蒸馏网络（RFDN）探索札记：轻量化图像超分的突破
本文对轻量级超分模型RFDN进行了深度解读。文章不仅系统梳理了从IDN、IMDN到RFDN的演进脉络，更重点剖析了其通过特征蒸馏连接(FDC) 与浅残差块(SRB) 实现“解耦”的核心设计思想。同时，本文还从学术研究的视角，深入探讨了支撑其结论的严谨实验设计，包括全面的消融实验、与SOTA模型的公平对比，以及控制变量下的直接性能验证，为读者理解这一高效架构提供了全面的视角。
2025-10-08 20:41:53
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原创 卷积神经网络（CNN）探索札记：一份追求深度理解的学习笔记
本文是作者在学习卷积神经网络（CNN）过程中整理的一份深度笔记。它记录了从理清局部连接、权值共享的动机开始，到串讲卷积、池化、感受野等概念的内在联系，再到剖析反向传播学习机制的整体思考路径。文章不仅梳理了CNN的工作原理和训练机制，更着重于如何将这些知识点串联成一种层次化的理解。希望能为同样在CNN学习之路上的你，提供一份清晰的“认知地图”。
2025-09-26 17:25:03
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原创 TSRNet论文研读笔记：树引导CNN实现高效图像超分辨率
本文记录了学习TSRNet的笔记，TSRNet创新性地提出树形引导CNN架构，通过四级分支拓扑与三级融合机制强化层级特征交互，显著提升图像超分辨率细节恢复能力。其核心贡献包括：（1）树形引导设计，优化关键节点信息传递（PSNR +0.32dB）；（2）余弦变换模块CTMB，利用锐化余弦卷积增强边缘纹理（高频信息保留率+40%）；（3）自适应三动量优化器，加速收敛并抑制梯度震荡（训练耗时减少24%）。实验表明，TSRNet以EDSR 1/20的参数量实现更高PSNR，为轻量化超分提供新范式。
2025-06-19 16:29:10
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原创 论文复现实战：TSRNet树引导CNN超分辨率模型复现全记录
本文详细记录了论文《TSRNet: A Tree-guided CNN for Image Super-Resolution》的完整复现流程。作者基于Ubuntu系统与PyTorch框架，从环境配置（Python 3.8+CUDA 11.6）、数据集结构调整（DIV2K/Urban100）、代码调试（修复路径冲突与多尺度训练支持）到训练测试（单/多尺度场景），逐步解决复现中的关键问题，如数据集加载错误、尺寸不匹配、CUDA内存不足等。同时分析了多尺度随机训练的遗留问题，适合超分辨率研究者参考。
2025-06-13 20:06:17
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原创 Mamba论文研读笔记：从模型结构到写作思路的探索
本文深入解析了Mamba论文的核心创新与写作脉络。从模型结构出发，系统梳理了Mamba的关键技术突破：选择性状态空间（S6） 与硬件感知算法（核融合、并行扫描、重计算），以线性复杂度达成媲美Transformer的性能。笔记还拆解了论文的写作框架——从问题驱动、直觉引导（合成任务论证）到全面实验验证，赞其严谨性与技术深度。此外，也整理了相关术语，拓展了MLP知识，分享了自己的学习感受与方法（AI工具辅助、快速通读、笔记精炼）等。
2025-06-05 18:19:19
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原创 XShell配置DASUSM堡垒机试错总结
本文记录了通过XShell连接DASUSM堡垒机的完整过程。首先区分了跳板机（简单中转）和堡垒机（带审计功能）的区别。配置关键点包括：使用堡垒机IP而非目标服务器IP、注意SSH端口60022、区分登录密码和运维密码。常见问题如连接关闭需重新登录，重复身份验证提示表示初始密码错误。还分享了通过nslookup命令解析域名获取IP地址的技巧。整个流程涉及两次密码验证，最终通过GateShell界面选择服务器完成连接。
2025-05-24 22:17:36
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原创 CDDFuse论文研读笔记：多模态图像融合的双分支特征分解技术
本文是对 CDDFuse 原论文中方法部分的详细学习笔记，内容涵盖 Restormer、CNN、Transformer、LiteTransformer 和 Invertible Neural Networks等，也对 CDDFuse 的方法架构图进行了详细学习。
2025-05-11 15:45:33
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原创 论文复现实战：CDDFuse多模态图像融合深度学习模型复现记录
本文详细记录了 CVPR 2023 论文《CDDFuse: Correlation-Driven Dual-Branch Feature Decomposition for Multi-Modality Image Fusion》的代码复现过程。从环境配置（Ubuntu 20.04 + PyTorch 1.10 + CUDA 11.1）到模型训练与测试，总结了多种典型报错及其解决方案。
2025-04-25 17:37:59
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原创 IDM论文研读笔记：隐式扩散模型的理论解构与AI辅助精读
本文记录了作者在学习“连续超分辨率隐式扩散模型”这篇论文时的思考过程与笔记，同时总结了作者在使用 DeepSeek 方面的经验、技巧与心得。
2025-04-08 19:55:21
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原创 论文复现实战：IDM超分辨率模型环境配置与调试全记录
本文详细记录了 CVPR 2023 论文《Implicit Diffusion Models for Continuous Super-Resolution》的代码复现过程。从环境配置（Ubuntu 20.04 + PyTorch 1.12 + CUDA 11.3）到数据集处理（DIV2K），总结了多种典型报错及其解决方案。
2025-03-22 19:53:54
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