使用深度学习模型推理，即使使用gpu，前几个批次也会格外的慢，使用预热来解决

第三十九届美国人工智能协会（AAAI）人工智能大会于2025年2月25日至3月4日在宾夕法尼亚州费城举行。程序委员会主席为Julie Shah（美国麻省理工学院）和Zico Kolter（美国卡内基梅隆大学）。本次会议的范围涵盖机器学习、自然语言处理、计算机视觉、数据挖掘、多智能体系统、知识表示、人机协作人工智能、搜索、规划、推理、机器人与感知，以及伦理道德。除了专注于上述任一领域的基础研究工作外

分割一切模型（SAM）彻底改变了计算机视觉领域。依靠对SAM的微调将解决大量基础计算机视觉任务。我们正在设计一个基于SAM的用于训练微调模型的类别感知单阶段工具。你需要提供任务所需的数据集以及支持的任务名称，此工具将帮助你获得针对任务的微调模型。你也可以设计自己的扩展SAM模型，FA将为你提供训练、测试和部署流程。

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为了在保留优势的同时克服当前SAM方法的局限性，我们提出了用于通用细胞核分割的域自适应自提示SAM框架（UN - SAM），通过提供一种在不同领域都具有卓越性能的全自动解决方案。此外，为了在各种细胞核图像中发挥SAM的能力，我们设计了一个域自适应调谐编码器（DT - Encoder），将视觉特征与领域通用和领域特定知识无缝融合，并进一步设计了一个域查询增强解码器（DQ - Decoder），通过利

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onnx转tensorRT加速，使用tensorrt API实现时，使用config进行精度配置以及更多其他功能

CCVPR2024异常检测新方法-RealNet学习

参考：