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。

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在淘宝，每天有亿级的User-Generated Content (UGC) 等非传统广电视频（包括但不限于短视频、直播等）被生产或播放，其存在明确的无参考视频质量评价的需求，用以对视频质量进行实时监控，确保用户体验。因此，大淘宝音视频技术团队自研了一种针对UGC视频的无参考视频质量评价模型 —— MD-VQA（Multi-Dimensional Video Quality Assessment）

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本文从五个需要进行标注的计算机视觉任务（物体检测、线/边缘检测、分割、姿态预测、图像分类）给大家介绍图像标注的种类，应用场景，以及各种标注的优缺点。1. 介绍每个数据科学任务都需要数据。具体地说，是输入系统的干净易懂的数据。说到图像，计算机需要看到人类眼睛看到的东西。例如，人类有识别和分类物体的能力。同样，我们可以使用计算机视觉来解释它接收到的视觉数据。这就是图像标注的作用。图像标注在计算机视觉中

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1. 概述使用pytorch建立的模型，有时想把pytorch建立好的模型装换为keras，本人使用TensorFlow作为keras的backend2. 依赖依赖的标准库：pytorchkerastensorflowpytorch2keras3. 安装方式conda install tensorflow-gpukerasconda install pytorch t...

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...