摘要学习 RAW 到 sRGB 映射近年来引起了越来越多的关注，其中训练输入的原始图像以模仿另一台相机捕获的目标 sRGB 图像。然而，严重的颜色不一致使得生成输入原始和目标 sRGB 图像的良好对齐训练对非常具有挑战性。虽然使用不准确对齐的监督进行学习很容易导致像素偏移并产生模糊的结果。在本文中，我们通过提出一种用于图像对齐和 RAW 到 sRGB 映射的联合学习模型来规避这个问题。为了减少图像

Abstract我们提出了用于视频识别的 SlowFast 网络。我们的模型涉及 (i) 以低帧速率运行的慢速路径，以捕获空间语义，以及 (ii) 以高帧速率运行以捕获精细时间分辨率的运动的快速路径。 Fast 路径可以通过减少其通道容量而变得非常轻量级，但可以学习用于视频识别的有用时间信息。 - 概念。我们在主要视频识别基准、Kinetics、Charades 和 AVA 上报告了最先进的准确性

2.1离散小波逆变换Inverse discrete wavelet transform (IDWT)全局上下文 res-dense 模块包含一个残差密集块 (RDB) 和一个全局上下文块 (GCB)DWT 的本质是将输入特征图分解为高频和低频分量，离散小波变换（DWT）上采样和下采样。1.全局上下文 res-dense 模块。1.2 全局上下文块 (GCB)1.1 残差密集块 (RDB)2.离散

抽象的。随着过去十年智能手机性能的革命性提升，手机摄影成为广大智能手机用户最普遍的做法之一。然而，由于手机上相机传感器的尺寸有限，所拍摄的图像在视觉上仍然与数码单反 (DSLR) 相机拍摄的图像不同。为了缩小这一性能差距，一种是重新设计相机图像信号处理器（ISP）以提高图像质量。由于深度学习的迅速兴起，最近的工作求助于深度卷积神经网络 (CNN) 来开发一种复杂的数据驱动 ISP，该 ISP 将手

摘要尽管内置智能手机相机的质量迅速提高，但它们的物理限制——传感器尺寸小、镜头紧凑和缺乏特定硬件——阻碍了它们实现单反相机的质量结果。在这项工作中，我们提出了一种端到端的深度学习方法，通过将普通照片转换为 DSLR 质量的图像来弥合这一差距。我们建议使用残差卷积神经网络来学习翻译函数，该网络可同时提高色彩再现和图像清晰度。由于标准均方损失不太适合测量感知图像质量，我们引入了一个复合感知误差函数，它

摘要未经处理的 RAW 数据是一种非常有价值的图像格式，可用于图像编辑和计算机视觉。然而，由于 RAW 数据的文件大小巨大，大多数用户只能访问经过处理和压缩的 sRGB 图像。为了弥合这一差距，我们设计了一个可逆图像信号处理 (InvISP) 管道，它不仅可以渲染视觉上吸引人的 sRGB 图像，还可以恢复近乎完美的 RAW 数据。由于我们框架固有的可逆性，我们可以重建逼真的 RAW 数据，而不是从

Abstract在自然语言用户查询的情况下，从视频中检测定制的时刻和亮点是一个重要但研究不足的话题。追求这一方向的挑战之一是缺乏注解数据。为了解决这个问题，我们提出了基于查询的视频亮点（QVHIGHLIGHTS）数据集。它由1万多个YouTube视频组成，涵盖了广泛的主题，从生活方式视频中的日常活动和旅行到新闻视频中的社会和政治活动。 数据集中的每个视频都有注释。 (1)人类编写的自由形式的NL查

2.1离散小波逆变换Inverse discrete wavelet transform (IDWT)全局上下文 res-dense 模块包含一个残差密集块 (RDB) 和一个全局上下文块 (GCB)DWT 的本质是将输入特征图分解为高频和低频分量，离散小波变换（DWT）上采样和下采样。1.全局上下文 res-dense 模块。1.2 全局上下文块 (GCB)1.1 残差密集块 (RDB)2.离散

AbstractImprovingtheaestheticqualityofimagesischallenging and eager for the public. To address this problem, most existing algorithms are based on supervised learning methods to learn an automatic pho

在docker中搭建npm和vue框架流程以及在docker 中使用npm run dev 在本地浏览器无法显示的问题docker中搭建npm和vue框架docker中搭建npm和vue框架最近的一个项目需要，用到vue框架。但是，我并非从事这个方向，所以，只能边学边实践。具体步骤如下：1.首先需要从官网下载docker镜像，网址：https://hub.docker.com/_/node在lin