在近几年一些SOTA的异常检测算法中，很多都是基于扩散模型diffusion model的，同时很多论文的思路都放在了生成逼真的异常图像来辅助异常检测上，例如CVPR2024 RealNet、ECCV2024 GLAD等。开始时不太理解异常检测为什么要把重点放到异常合成/异常生成上，借助RealNet论文与deepseek简单写下自己的理解：在异常检测任务中，生成异常样本的主要目的是弥补真实异常数

深度学习开源视觉库对比，包含paddle，mmlab，detectron、huggingface等

利用这些强大的先验，我们开发了 DEEPTalk，这是一个会说话的头部生成器，它可以非自回归地预测码本索引以创建动态的面部运动，并结合了一种新的情绪一致性损失。广泛的实验表明，我们的方法获得了最先进的结果，保留了源身份，保持了细粒度的面部细节，并以非常高的准确性捕捉了细微的面部表情。此策略可增强 GAN 训练的稳定性，并确保生成的全身手势的表现力。例如，由于音频信号相对较弱，仅由音频驱动的方法有时

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

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。

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

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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