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. 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

模型压缩（在保证性能的前提下减少模型的参数量）成为了一个重要的问题，而”模型蒸馏“属于模型压缩的一种方法。

1. 背景直方图均衡化在图像增强方面有着很重要的应用。一些拍摄得到的图片，我们从其直方图可以看出，它的分布是集中于某些灰度区间，这导致人在视觉上感觉这张图的对比度不高。所以，对于这类图像，我们可以通过直方图均衡技术，将图像的灰度分布变得较为均匀，从而使得图像对比度增大，视觉效果更佳。2. 原理直方图均衡化的作用是图像增强。有两个问题比较难懂，一是为什么要选用累积分布函数，二是为什么使用累积分布函数

1. 中值滤波原理中值滤波算法以某像素的领域图像区域中的像素值的排序为基础，将像素领域内灰度的中值代替该像素的值[1]；如：以3*3的领域为例求中值滤波中像素5的值int pixel[9]中存储像素1，像素2…像素9的值；对数组pixel[9]进行排序操作；像素5的值即为数组pixel[9]的中值pixel[4]。中值滤波对处理椒盐噪声非常有效。2. C++代码实现void medianFilte

1. 卷积的三种模式深度学习框架中通常会实现三种不同的卷积模式，分别是 SAME、VALID、FULL。这三种模式的核心区别在于卷积核进行卷积操作的移动区域不同，进而导致输出的尺寸不同。我们以一个例子来看这三种模式的区别，输入图片的尺寸是5x5 ，卷积核尺寸是 3x3 ，stride 取 1。1.1 FULL 模式FULL 模式下卷积核从与输入有一个点的相交的地方就开始卷积。如下图所示，蓝框的位置

在编译opencv时，会碰到ippicv_2019_lnx_intel64_general_20180723.tgz这个文件下载超级慢的问题。那该怎么办呢？1. 手动下载ippicv_2019_lnx_intel64_general_20180723.tgz下载地址保存路径随意，我是放在默认的下载路径 ~/DownLoad/2. 修改opencv里相关配置文件# 打开终端，输入ged...

写论文的时候需要画神经网络的结构图，用PPT和VISIO之类的工具画效率会比较低。本文将介绍2种基于网页的神经网络画图工具，让结构图更加酷炫。1. NN-SVG这个工具可以非常方便的画出各种类型的图，是一位来自于麻省理工学院弗兰克尔生物工程实验室的人开发的, 该实验室开发可视化和机器学习工具用于分析生物数据。github地址：https://github.com/zfrenchee画图...

模型压缩（在保证性能的前提下减少模型的参数量）成为了一个重要的问题，而”模型蒸馏“属于模型压缩的一种方法。

可以应用到模型的特定部分或整个模型上model.fc1.qconfig = custom_qconfig # 应用到模型的一个特定层和# 应用到整个模型。