这项研究为我们提供了一个全新的视角，让我们意识到在水下图像处理中，人类标注的准确性对目标检测性能有着至关重要的影响。也许，我们不应该急于“怪罪”图像增强技术，而应该更多地关注如何提高标注的质量和完整性。毕竟，在人工智能的世界里，数据的质量才是王道！

在日常生活中，我们可能会遇到需要清理计算机中的大量图片文件的情况。其中一个常见的问题是重复的图片占据了大量的存储空间，因此我们需要找到并删除这些重复的图片。本文将介绍如何使用Python代码来快速找到重复图片，并将它们复制到指定文件夹。

NoamOpt是一种特殊的学习率调度策略，它结合了两种不同的学习率调度方法：线性预热和逆平方根调度。这种组合使得模型在训练初期可以有较大的学习率以快速收敛，而在后期通过降低学习率来微调模型参数，从而避免过拟合。

已获得转授权：原作者：知乎-深度眸博客整理：安静到无声。

在当今的数字时代，人工智能（AI）已成为许多行业不可或缺的一部分。从流程自动化到增强客户体验，人工智能具有改变企业的巨大潜力。这一变革性技术的核心是机器学习，该领域专注于开发算法，使计算机系统能够在无需明确编程的情况下学习并做出预测或决策。机器学习工程师在各种应用中实施和部署机器学习模型方面发挥着至关重要的作用。他们弥合了传统软件工程和数据科学之间的差距，结合编码和数学知识来创建强大的人工智能系统

所提出的 DJL-Net 的整体框架如图 2 所示。DJL-Net 采用双分支网络结构，其中分支 1 以原始 RGB 水下图像IrI_rIr​作为输入，分支 2 以经过图像去色模块 (IDM) 和改进的边缘增强模块 (IEEM) 处理后的边缘增强灰度图像IgI_gIg​作为输入。我们使用了两个 ResNet-50 [59] 网络作为 DJL-Net 的特征提取网络，这两个网络的权重不共享。从两个分

所提方法的框架如图2所示，主要由四个组成部分构成：(1) 在线UIE模型waterMSR用于生成所需的增强图像；(2) 提出了跨域特征交互（CFI）模块，以促进增强图像和原始图像之间的特征交互，并探索互补信息；(3) 引入了门控特征融合（GFF）模块，以控制两个域的融合速率；(4) 使用检测头输出结果。图 2. 我们提出的框架的说明。waterMSR模块、跨域特征交互块、四个门控特征融合模块和一个

本文介绍了PyTorch中。

在当今的数字时代，人工智能（AI）已成为许多行业不可或缺的一部分。从流程自动化到增强客户体验，人工智能具有改变企业的巨大潜力。这一变革性技术的核心是机器学习，该领域专注于开发算法，使计算机系统能够在无需明确编程的情况下学习并做出预测或决策。机器学习工程师在各种应用中实施和部署机器学习模型方面发挥着至关重要的作用。他们弥合了传统软件工程和数据科学之间的差距，结合编码和数学知识来创建强大的人工智能系统