PIL库支持图像存储、显示和处理，它能够处理几乎所有图片格式，可以完成对图像的缩放、剪裁、叠加以及向图像添加线条、图像和文字等操作。

1)先将本地分支代码更新到最新git pull2)在gerrit页面把提交的代码DOWNLOAD下来，可复制Cherry Pick的地址git fetch "*****"3)查看冲突的文件，手动解决冲突git status4)重新pushgit addgit commit --amendgit push origin HEAD:refs/for/分支名最后可以把gerrit上之前冲突的提交aban

W：输入特征图的宽，H：输入特征图的高，K：卷积核宽和高，Ppadding（需要填充的0的个数），N：卷积核的个数，S：步长width_out：卷积后输出特征图的的宽，height_out：卷积后输出特征图的高。

图像锐化(image sharpening)是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓，或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差，因此也被称为边缘增强。

知识蒸馏的算法理论，就是将庞大的教师模型的重要的东西让学生模型来逼近和训练，让参数量少的学生模型能够和教师模型的效果差不多，或者比老师模型效果更好。

知识蒸馏的算法理论，就是将庞大的教师模型的重要的东西让学生模型来逼近和训练，让参数量少的学生模型能够和教师模型的效果差不多，或者比老师模型效果更好。

直方图均衡化是图像处理领域中利用图像直方图对对比度进行调整的方法。通过这种方法，亮度可以更好地在直方图上分布。这样就可以用于增强局部的对比度而不影响整体的对比度，直方图均衡化通过有效地扩展常用的亮度来实现这种功能。全局直方图均衡该方法主要优点是算法简单、速度块、可自动曾倩图像；缺点是对噪声敏感、细节信息容易丢失，在某些结果区域产生过增强的问题。局部直方图均衡该方法优点是局部自适应，可最大限度的增强

常用的注意力机制多为SE Attention和CBAM Attention。它们基本都可以当成一个简单的网络。例如SE注意力机制，它主要就是由两个全连接层组成，这就是一个简单的MLP模型，只是它的输出变了样。所以，在我们把注意力机制加入主干网络里时，所选注意力机制的复杂程度也是我们要考虑的一个方面，因为增加注意力机制，也变相的增加了我们网络的深度，大小。

神经网络特意用随机性来保证，能通过有效学习得到问题的近似函数。采用随机性的原因是：用它的机器学习算法，要比不用它的效果更好。在神经网络中，最常见的随机性包含以下几个地方：初始化的随机性，比如权值正则化的随机性，比如dropout层的随机性，比如词嵌入最优化的随机性，比如随机优化

知识蒸馏的算法理论，就是将庞大的教师模型的重要的东西让学生模型来逼近和训练，让参数量少的学生模型能够和教师模型的效果差不多，或者比老师模型效果更好。