在本文中，我们提出了一个可扩展但简单的自适应MDA (AMDA)框架来解决这个问题。AMDA还能够比现有基线更有效地处理不同来源之间不平衡的数据分布。我们还将最初为域扩展(DE)提出的两种技术扩展到DA任务。将AMDA和扩展的DE技术应用于LCZ分类问题。尽管AMDA很简单，但它能够比基线提高12%以上...

标准化、归一化以及数据处理1.标准化和归一化1.1.什么是数据归一化1.2.归一化和标准化的区别1.3.为什么要进行数据的归一化2.数据预处理中的归一化2.1.训练集、测试集和验证集如何进行归一化2.2.常用的归一化手段Zero-mean normalization均值方差归一化Min-max normalizationNon-linear normaliztionsLength-one norm

为了处理大面积的缺失区域、复杂的几何结构和高分辨率图像，提出了一种大掩模修复（LaMa）。LaMa基于i）一种新的修复网络架构，该架构使用快速傅立叶卷积（FFC），具有图像范围的感受野；ii）高感受野知觉丧失；iii）大型训练掩模，释放前两个组件的潜力。我们的修复网络提高了一系列数据集的最新水平，即使在具有挑战性的场景中（例如完成周期性结构），也能实现优异的性能。

在这个综述中，我们提供了在视觉中应用去噪扩散模型的文章的综合综述，包括在该领域的理论和实践贡献。首先，我们确定并提出了三种通用的扩散建模框架，它们基于去噪扩散概率模型、噪声条件评分网络和随机微分方程。我们进一步讨论了扩散模型和其他深层生成模型之间的关系，包括变分自编码器、生成对抗网络、基于能量的模型、自回归模型和归一化流。然后，介绍了计算机视觉中扩散模型的多视角分类。最后，我们说明了目前扩散模型的

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为了准确捕捉云的可变视觉形式，我们提出了一种基于深度学习的策略，即边界网，该策略生成一个云掩码，用于检测一幅云图中的云。边界网由两个网络组成，即（a）可伸缩边界网和（b）可微边界网。可扩展边界网从云图像中提取多尺度特征，并通过多尺度融合模块综合表征具有可变边界尺度的云。可微边界网通过残差结构表征了多尺度云掩码和地面真实云掩码之间的差异。它生成一个差分云遮罩，作为多尺度云遮罩边界细节的补充。最后，通

我们提出了一种新的无配对图像间翻译方法，该方法使用去噪扩散概率模型而不需要对抗训练。我们的方法，UNpaired Image Translation with Denoising Diffusion Probabilistic Models(UNIT-DDPM)，训练一个生成模型，通过最小化另一个域条件下的去噪分数匹配目标，推断图像在两个域上的联合分布作为马尔可夫链。

为了处理大面积的缺失区域、复杂的几何结构和高分辨率图像，提出了一种大掩模修复（LaMa）。LaMa基于i）一种新的修复网络架构，该架构使用快速傅立叶卷积（FFC），具有图像范围的感受野；ii）高感受野知觉丧失；iii）大型训练掩模，释放前两个组件的潜力。我们的修复网络提高了一系列数据集的最新水平，即使在具有挑战性的场景中（例如完成周期性结构），也能实现优异的性能。

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