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特性与增强

模型与算法

• 添加了30个基于PyTorch框架的算法模型，新增了网络剪枝、自监督学习、知识蒸馏这3种模型类别。

• 30个模型中有12个使用了开源工具箱，包括：

• Transformer，U2++ Conformer，Unified Conformer模型基于开源的WeNet工具箱，可以便捷的执行数据集准备、模型训练/测试/导出任务。
• ATSS，Cascade R-CNN，CornerNet，DCNV2，RepPoints模型基于开源的MMDetection工具箱，可以便捷的执行目标检测训练任务。
• BART，Convoluntional，RoBERTa，Transformer模型基于开源的Fairseq工具箱，可以便捷的执行自然语言处理训练任务。

 

社区容器构建方式发布

• DeepSpark社区用户可通过天数智芯官网申请获取软件栈SDK安装包，并以此为基础按照社区容器构建说明文档在本地构建出能够在天数智芯加速卡上运行DeepSparkHub仓库中模型的容器镜像。

问题修复

• 修复了MobileNetV2和YOLOv5模型参数问题。
• 修复了LIIF和VGG16模型Python依赖包缺失问题。
• 修复了Stable Diffusion模型的测试结果图片呈现问题。
• 更新了DLRM模型数据集获取链接。
• 新增了Tacotron2、YOLOv5、SATRN模型的性能指标输出。
• 新增了FairMOT模型的性能指标和精度指标输出。

感谢以下社区贡献者

majorli，吴永乐，songjian，丁力，shengquan.nian，may，张文风，chenyingtony，yue.chang，westnight，fhfang，li-shi-kun。