1. 解决的问题先前的使用NAS搜索出的语义分割模型推理速度还不够快，且搜索空间有限。如果加入了延迟的限制，搜索出的网络容易出现"崩溃"现象：即模型倾向于低延迟但是准确率也会大打折扣。语义分割要求保留细节和丰富的上下文信息。FasterSeg发现了新的、更广泛的搜索空间，集成了多分辨率分支，为了更好地校准高精度和低延迟目标之间的平衡，提出了一种解耦的、细粒度的延迟正则化方法，解决了模型容易"崩溃"

1. MIT5K数据集介绍MIT-Adobe FiveK是现在很多做图像增强（image enhancement）与图像修饰（image retouching）方面研究的人员经常会使用到的数据库。这个数据库中包含5000张dng格式的原始图片及分别由五个（A，B，C，D，E）专业修图人员手工修饰后的图片。关于该数据库的详细资料可以在：https://data.csail.mit.edu/graph

参考：Data Augmentation | How to use Deep Learning when you have Limited Data—Part 2文章目录1. 数据增广（Data Augmentation）2. 数据增广方法2.1 镜像（Flip）2.2 旋转（Rotation）2.3 缩放（Scale）2.4 裁剪（Crop）2.5 平移（Translation）2.6 高斯..

1. 介绍本文介绍一个大规模的人脸识别数据集：WebFace260M，由 4M identities（身份）和 260M 人脸组成，为百万级深度人脸清洗和识别提供了很好的资源，如图1和Tab.1所示。又通过提纯，即所设计的可扩展高效的自训练 pipeline 对 WebFace260M 进行自动提纯，获得最大的训练集 WebFace42M，它在具有挑战性的 IJB-C 上得到新的SOTA，在 NI

对于动态场景来说，从一组不同曝光的图像中生成高动态范围(HDR)图像是一个具有挑战性的过程。这个问题可以分为两个阶段:1)对齐输入的LDR图像，2)合并对齐的图像到HDR图像。方法主要分为两类：一种直接基于LDR对齐融合，一种是先通过相机响应函数线性化这些输入图像（一般就是一个单调的非线性函数），将LDR图像转为HDR域，然后在HDR域进行融合得到HDR图像。另外一种是直接基于LDR（...

1. 要解决什么问题？主要解决以下两类分类问题：第一类，分类数量较少，每一类的数据量较多，比如ImageNet、VOC等。这种分类问题可以使用神经网络或者SVM解决，只要事先知道了所有的类。第二类，分类数量较多（或者说无法确认具体数量），每一类的数据量较少，比如人脸识别、人脸验证任务。2. 文章创新点解决以上两个问题，本文提出了以下解决方法：提出了一种思路：将输入映射为一个特...

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stable diffusion lora模型训练

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