U-Net解决的是生物医学图像的分割问题。分割问题其实也是分类的一种，只不过是像素级别的分类。为了在同一图像中获得多维的概率，U-Net网络结构使用了全卷积的结构，网络中没有全连接层。对训练图像使用弹性形变进行数据增强。压缩路径中，每次池化之后会进行两次卷积。需要注意的是卷积后的通道数（滤波器个数）是池化之前的2倍。而在压缩路径中则相反，池化变为上采样，通道数变为减半的关系。压缩路径中...

text-to-image (T2I)generation图像生成领域中表现最好的是商业闭源proprietary方案，如Nano Banana Pro 和Seedream 4.0，在开源方案中，如Qwen-Image, Hunyuan-Image-3.0 ，FLUX.2，参数也要20B～80B，而z-image只需要6B参数，显存VRAM也只需要16GB。效果可以达到照片级生成和双语渲染phot

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首先看一下谷歌的开篇论文这篇论文是计算机视觉领域具有的开山之作，由谷歌研究团队（Google Research, Brain Team）在2020年提出，并在2021年的 ICLR 会议上发表。它首次成功地将自然语言处理（NLP）领域大火的架构，直接应用到了图像识别任务中，打破了卷积神经网络（CNN）在视觉领域的长期统治地位。CNN和注意力在。

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一般来说，数据对的质量很大程度上决定了模型的效果。但干净的数据获得总是很困难的，所以有一些聪明人想出来了一些不需要干净数据的奇思妙想。这里就简单学习一下。Learning image restoration without clean data.ICML 2018，来自英伟达实验室NVlabs生活中的测量，最常用的就是多次测量求平均值。

下载链接http://islab.ulsan.ac.kr/files/announcement/513/rcnn_pami.pdfhttp://xueshu.baidu.com/s?wd=paperuri:%286f32e0834ddb27b36d7c5cda472a768d%29&filter=sc_long_sign&tn=SE_xueshusource_2kd

越来越多的手机开始上双摄，首先解释一下双摄的目的，双摄可以达到什么样的效果。首先双摄可以分为两类，一类是利用双摄获得图像中物体到镜头或者焦距的距离，得到景深信息就可以进行后续的3D重建、图像分割、背景虚化等；一类是利用两个摄像头所成的不同图像进行图像融合，获得更多的细节信息，包括RGB镜头和Mono黑白摄像头获得图像的融合，黑白摄像头可以捕捉更多的细节，即解析力更高；还有广角摄像头和长焦摄像...

信息量，可以说就是在将信息量化。首先信息的相对多少是有切实体会的，有的人一句话能包含很多信息，有的人说了等于没说。我们还可以直观地感觉到信息的多少和概率是有关的，概率大的信息也相对低一些。为了量化信息，一个做法就是找到一个单位，比如说抛硬币就是一个基本单位，或者说我们使用01编码。先看等概率的情况，种类数越多，那么需要编码的长度就越大，很显然是log的指数关系。因为是等概，所以概率和种类数目就是倒

The Snapdragon Neural Processing Engine (SNPE)是高通骁龙为了加速网络模型设计的框架。但它不只支持高通，SNPE还支持多种硬件平台，ARM平台、Intel平台等。支持的深度学习框架也有包括Caffe、TensorFlow和ONNX等。SNPE可以前向运行模型，但需要先将模型转换为Deep Learning Container (DLC) file才可以加