PVT 把金字塔结构引入到Transformer中，使其可以无缝接入各种下游任务。简单调整Multi-Head Attention，提出spatial reduction attention。本文仿照CNNs中常见的金字塔结构，改进原始的Transformer，划分多个stage，每个stage的长宽减半，通道维度增加，再把多个stage进行叠加。以应用于分类、检测、分割等任务。

计算两幅图像的相似度（PSNR、SSIM、MSE、余弦相似度、MD5、直方图、互信息、Hash）& 代码实现 与举例。计算两幅图MSE 计算模型的预测 Ŷ 与真实标签 Y 的接近程度。公式表示为：对于两个m×n的单通道图像I和K，它们的均方误差可定义为：优点：MSE的函数曲线光滑、连续，处处可导，便于使用梯度下降算法，是一种常用的损失函数。而且，随着误差的减小，梯度也在减小，这有利于收敛，即使使用

LaTeX 对号和错号。

本文总结了11种常用的图像处理算法，包含了预处理算法以及检测算法，并介绍了一些常用的开发库。一、算法（预处理算法、检测算法）在采集完图像后，首先会对图像进行预处理操作。1、图像变换（空域与频域、几何变换、色度变换、尺度变换）2、图像增强3、纹理分析（取骨架、连通性）4、图像分割 5、图像特征 6、图像/模板匹配 7、色彩分析 8、图像数据编码压缩和传输 9、表面缺陷目标识别算法 10、图像分类（识

介绍一些多任务学习模型了解是如何处理多任务分支的。如ESSM，MMoE，PLE，DSSM，GateNet，GemNN。

去噪扩散模型DDPM去年开始在各种视觉任务取得惊人的效果，变化检测领域也不例外，本文介绍两篇关于如何使用扩散模型实现变化检测的论文。第一篇做法较为自然，先利用遥感数据预训练DDPM，然后将预训练好的网络当作变化检测任务的特征提取器；第二篇则更有意思，不再进行像素分类，而是直接利用扩散模型生成变化图。

计算两幅图像的相似度（PSNR、SSIM、MSE、余弦相似度、MD5、直方图、互信息、Hash）& 代码实现 与举例。计算两幅图MSE 计算模型的预测 Ŷ 与真实标签 Y 的接近程度。公式表示为：对于两个m×n的单通道图像I和K，它们的均方误差可定义为：优点：MSE的函数曲线光滑、连续，处处可导，便于使用梯度下降算法，是一种常用的损失函数。而且，随着误差的减小，梯度也在减小，这有利于收敛，即使使用

前言作者丨黄浴@知乎链接丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/78051407边缘和轮廓的提取是一个非常棘手的工作，细节也许就会被过强的图像线条掩盖，纹理（texture）本身就是一种很弱的边缘分布模式，分级（hierarchical）表示是常用的方法，俗称尺度空间（scale space）。导读：边缘和轮廓的提取是一个非常棘手的工作，以前做移动端的视觉平台，有时候不得不把一

前言问题：在一个端到端训练的网络中，如果最终的loss = a*loss1+b*loss2+c*loss3...,对于a,b,c这些超参的选择，有没有什么方法？整理自丨知乎链接丨深度学习的多个loss如何平衡？ - 知乎回答1作者：Evan链接：https://www.zhihu.com/question/375794498/answer/1052779937来源：知乎著作权归作者所有。商业转载请

目标检测是指在图像或视频中分类和定位物体的任务。由于其广泛的应用，最近几年目标检测受到了越来越多的关注。本文概述了基于深度学习的目标检测器的最新发展。同时，还提供了目标检测任务的基准数据集和评估指标的简要概述，以及在识别任务中使用的一些高性能基础架构，其还涵盖了当前在边缘设备上使用的轻量级模型。在文章的最后，我们通过以图表的形式直观地在多个经典指标上比较了这些架构的性能。