核心思想是在特征空间中对训练样本进行增强，而非在图像空间中进行传统的数据增强操作。通过这种方式，可以避免图像级数据增强可能带来的判别区域损失问题。具体来说，该方法通过协方差预测网络（CovNet）预测每个训练样本的语义方向，然后沿着这些方向在特征空间中对样本进行变换，从而生成多样化的增强样本。这种方法不仅能够保留图像中的判别性细节，还能提高模型对细粒度类别差异的识别能力。对于每个训练样本，其深度特

可以通过继承一些基本配置文件轻松构建自己的训练配置文件。MMPretrain 是一个全新升级的预训练开源算法框架，旨在提供各种强大的预训练主干网络， 并支持了不同的预训练策略。希望基于 MMPretrain 框架开发自己的预训练任务，需要添加新的功能，比如新的模型或是数据集，或者使用我们提供的各种工具，那就。目前，预训练阶段对于视觉识别至关重要，凭借丰富而强大的预训练模型，我们能够改进各种下游视觉

输电线路高效防鸟害是电网运行维护面临的长期挑战。本文提出了一种将轻量级卷积神经网络(CNN)、图像处理和目标检测相结合的方法来检测与输电线路故障相关的典型鸟类。构建了威胁输电线路安全的20种鸟类图像数据集。。通过调整训练过程的参数，在测试集上的平均精度(mAP)可以达到92.04%。然后，根据测试结果和性能指标，与Faster RCNN、SSD、YOLOv4等方法进行比较，验证了所提方法的有效性。

Real-ESRGAN 是针对真实场景盲超分辨率（Blind SR） 提出的模型，通过纯合成数据训练扩展了 ESRGAN 的实用性；其核心创新包括：提出高阶退化模型（重点采用二阶） 以模拟真实场景中复杂的多次退化过程（如相机成像、编辑、网络传输等），引入sinc 滤波器处理常见的振铃和过冲伪影，设计带谱归一化（SN）的 U-Net 鉴别器以提升鉴别能力并稳定训练；实验中，该模型在 RealSR、D

在模型中必须要定义forward函数，backward函数（用来计算梯度）会被autograd自动创建。可以在forward函数中使用任何针对 Tensor 的操作。torch.nn只支持小批量输入。整个torch.nn包都只支持小批量样本，而不支持单个样本。例如，nn.Conv2d接受一个4维的张量，每一维分别是sSamples * nChannels * Height * Width（样本数*

CosFace: Large Margin Cosine Loss for Deep Face Recognition由于深度卷积神经网络 (CNNs) 的发展，人脸识别取得了非凡的进步。人脸识别的中心任务，包括人脸验证和识别，涉及人脸特征识别。然而，传统的深部cnn的softmax损失通常缺乏辨别的力量。为了解决这个问题，最近已经提出了几种损耗函数，例如中心损耗，大边距软最大损耗和角软最大损耗。

本文对扩散模型研究领域进行了综述。我们首先用两个里程碑式的作品——DDPM和DSM，以及一个统一的里程碑式的作品——Score SDE来陈述主要问题。然后，针对扩散模型领域存在的问题，提出了分类改进技术。为了提高模型的加速，我们提出了各种先进的技术来加速扩散模型-训练计划，无训练采样，混合建模，分数和扩散统一。对于数据结构多样化，我们提出了在连续空间、离散空间和约束空间中应用扩散模型的改进技术。对

对图像中简单区域（如平滑背景）用计算量低的卷积处理，对复杂纹理区域（如细节纹理）用更强大的窗口注意力机制，通过内容感知动态分配计算资源，在保证性能的同时提升推理效率。具体创新点包括：内容感知加速框架：通过 “重要性预测器” 判断图像区域的复杂度，动态决定是否启用注意力机制（复杂区域）或仅用卷积（简单区域）。Token Mixer 设计：融合卷积（处理局部相关性）与窗口注意力（处理长距离依赖），兼顾

目标检测近年来已经取得了很重要的进展，主流的算法主要分为两个类型[1611.06612] RefineNet: Multi-Path Refinement Networks for High-Resolution Semantic Segmentation (arxiv.org)：（1）two-stage方法，如R-CNN系算法，其主要思路是先通过启发式方法（selective search）或者

Transformer相较于RNN的最大优势在于其速度上的优势，相较于CNN，其能直接获取全局信息。encoder编码器由n= 6个相同层的堆栈组成。每一层有两个子层。第一种是multi-head self-attention mechanism，第二种是简单的位置全连接前馈网络。两个子层周围使用残差连接，然后是层归一化Decoder解码器也由n = 6个相同层的堆栈组成。除每个编码器层中的两个子