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原创 什么是 MCP（模型上下文协议）

就像 USB-C 一样 提供一种标准化的方式将您的设备连接到各种外围设备，并且 配件，MCP 提供了一种标准化的方式将 AI 模型连接到不同的 数据源和工具。就像 USB-C 一样 提供一种标准化的方式将您的设备连接到各种外围设备，并且 配件，MCP 提供了一种标准化的方式将 AI 模型连接到不同的 数据源和工具。注意，LLM 只负责选择函数，实际的函数调用是在 AI App 内部触发的。使用适配器连接到计算机的 USB type-c 集线器的外围设备。大家读完觉得有意义及帮助记得及时关注！

2025-04-01 20:06:55 744

原创 图解神经网络和强化学习

只有一个隐藏层， 足够模拟如此简单的游戏了（添加更多层不会加快收敛速度，也不会玩得更好）。

2025-03-23 22:08:30 1185

原创 关于对机器中的人工智能进行基准测试

在这项工作中，我们鼓励 AI 评估的构建者关注认知建模数十年的研究。计算认知和心理学模型的一个基本区别是澄清人们试图对哪些人类群体进行建模，以及在什么层面上试图对它们进行建模——例如，区分单个人类在单个领域的相关刺激中可能犯的算法、策略和错误的精细模型，以及我们可以期望在许多主题中找到的整体反应模式。我们在这里提出的建议源于认知科学多年的发展和辩论，以确定设计任务的最佳实践，将模型与人类判断进行丰富的比较，并进一步完善关于计算模型首先打算捕捉人类行为哪些方面的假设——我们认为，这些都是理论上丰富的基石。

2025-03-03 22:20:30 627

原创 L-Lipschitz Gershgorin ResNet 网络

那么问题就变成了{Λ1,⋯,Λn},{C1,⋯,Cn}和B需要确保 LMI 确实是负半确定的，以满足 Lipschitz 约束，理想情况下{C1,⋯,Cn}将尽可能不受约束，以确保富有表现力的内层。相比之下，本文提出了一个更通用的公式，它在残差网络系统中容纳了一个更具表现力的内层系统，提供了更大的灵活性和更广泛的适用性。].对于最通用的 LMI 约束定义，假设激活函数不一定是 ReLU 函数，而是一般的元素激活函数，即L-smooth 和m-强凸，其中L我≥m我.因此，使用了一般的激活函数二次约束[

2025-03-03 22:17:29 828

原创 AMPLE：用于图神经网络混合精度推理的事件驱动加速器

随后，主机对 nodeslots 进行编程并更新 mask 中的值一个⁢v⁢一个⁢我⁢l⁢一个⁢b⁢l⁢e⁢_⁢n⁢o⁢d⁢e⁢s⁢l⁢o⁢t⁢s∈{0,1}n哪里n是 nodeslots 的数量。可以看出，在一般情况下，每个节点都会聚合表示为任意函数的传入消息φ，这相当于在φ=𝐱jl.消息通过任意排列不变聚合函数进行聚合一个j∈𝒩⁢(我)在邻域 of 的我和 Arbitrary 变换函数γ⁢(𝐱我l,𝐦我l)哪里𝐦我l是聚合的结果（即𝐦我=一个j∈𝒩⁢(我)⁢φ⁢(𝐱我l,𝐱jl,e我,

2025-03-03 22:06:59 1029

原创 神经机器翻译：联合学习对齐和翻译

神经机器翻译是最近提出的机器翻译方法。与传统的统计机器翻译不同，神经机器翻译旨在构建一个可以联合调整以最大化翻译性能的单一神经网络。最近为神经机器翻译提出的模型通常属于编码器-解码器家族，将源句子编码成一个固定长度的向量，解码器从该向量生成翻译。在本文中，我们推测使用固定长度的向量是提高这一基本编码器-解码器架构性能的瓶颈，并提出通过允许模型自动（软）搜索与预测目标词相关的源句子部分来扩展这一点，而无需明确地将这些部分形成硬段。

2025-03-03 21:40:32 842

原创 Transformer 架构 理解

主流的 sequence transduction model 都是基于复杂的循环或卷积神经网络， 其中包括一个 encoder 和一个 decoder。效果最好的模型还会通过 attention 机制将 encoder 和 decoder 连起来。我们提出一种新的简单网络架构 Transformer，它弃用了循环和卷积，完全基于 attention 机制。在两个机器翻译任务上的实验表明，Transformer 模型的效果好于其他模型，并且更容易并行化，训练时间显著减少。

2025-02-26 21:42:30 1062 3

原创 DeepSeek-R1：通过强化学习激励大模型的推理能力

本文介绍我们的第一代推理模型，DeepSeek-R1-Zero和 DeepSeek-R1。这是一个跳过监督微调（SFT）步骤， 直接通过大规模强化学习（RL）训练得到的模型，具备卓越的推理能力。下图来自如何训练一个企业级 GPT 助手（OpenAI，2023）， 展示了 OpenAI 从预训练开始逐步训练出一个 GPT 助手的步骤， pre-training -> SFT -> RM -> RL也是典型的大模型训练过程。

2025-02-17 22:52:26 1072

原创 常用的网络安全设备

蜜罐是一种具有牺牲性质的计算机系统或网络环境，它模仿黑客的目标，利用黑客的入侵企图来获取网络犯罪分子的信息以及他们的行动方式，或者将他们从其他目标上引开。其工作原理主要是通过刻意构建安全漏洞来吸引攻击者，并记录攻击者的行为和方法。在计算机领域中，沙箱技术（Sandbox）是一种用于隔离运行时程序的安全机制，其目的是限制不可信代码或不可信进程运行时的访问权限。

2025-02-13 22:22:25 1156

原创 通过沙箱技术测试识别潜在的威胁

通过通过创建一个独立的虚拟环境来隔离正在运行的程序。这个环境不会影响到外部的应用、系统或平台。这种隔离是通过重定向技术实现的，即把程序生成和修改的文件定向到沙箱自身的文件夹中。：在沙箱环境中，可以安全地执行代码、运行程序或者配置系统服务。这样做的目的是观察和分析潜在的安全风险。安全研究人员利用沙盒安全地分析和研究恶意软件的行为，通过在受控环境中引爆恶意代码，他们可以识别潜在威胁并制定应对措施，而不会损害主机系统。：为了更准确地识别潜在的攻击行为，可以在沙箱中实施行为分析。

2025-02-13 21:45:38 643

原创 安全沙箱介绍

在计算机领域中，沙箱技术（Sandbox）是一种用于隔离运行时程序的安全机制，其目的是限制不可信代码或不可信进程运行时的访问权限。沙箱会为待执行的程序提供一个虚拟的运行环境，这个虚拟环境中包含一些虚拟的硬件和软件资源，如文件系统、网络、系统调用等，使应用程序或进程可以在该环境中运行。在沙箱中运行的程序只能访问沙箱给它加载并限制的资源，而不会影响到外部的应用、系统或平台，避免其对计算机中的其他程序或数据造成永久的更改。

2025-02-13 21:43:17 1083

原创 网络安全大模型和人工智能场景及应用理解

网络安全大模型是一种用于识别和应对各种网络安全威胁的模型。它通过分析网络数据包、网络行为等信息，识别潜在的网络安全事件，并采取相应的措施进行防御。人工智能（AI）是指由计算机系统或机器执行的智能任务，通常需要人类智能来完成。AI的一个重要分支是（NLP），即让计算机理解和生成自然语言。NLP的一个核心技术是语言模型（LM），即用数学模型描述自然语言的规律和特征。

2025-01-23 23:21:37 1868

原创 等变即插即用图像重建

即插即用算法为解决反问题成像问题提供了一个流行的框架，该框架依赖于通过降噪器隐式定义图像先验。这些算法可以利用强大的预训练降噪器来解决各种成像任务，从而避免了在每个任务的基础上训练模型的必要性。不幸的是，即插即用方法通常表现出不稳定的行为，阻碍了它们的多功能性承诺，并导致重建图像质量不佳。在这项工作中，我们表明，对去噪器强制执行对某些变换群（旋转、反射和/或平移）的等变性，可以显著提高算法的稳定性和重建质量。我们提供了一个理论分析，阐明了等变性在提高性能和稳定性方面的作用。

2025-01-22 22:43:30 1084

原创 从频域生成 HDR 去鬼影

从多个低动态范围 (LDR) 图像中恢复无鬼影的高动态范围 (HDR) 图像，当 LDR 图像出现饱和和明显运动时，会变得具有挑战性。近年来，扩散模型 (DM) 被引入 HDR 成像领域，展现出良好的性能，特别是在与以往基于深度神经网络的方法相比，能够获得视觉上更明显的成果。然而，DM 需要与大型模型进行大量迭代才能估计整个图像，导致效率低下，阻碍了其实际应用。为了解决这一挑战，我们提出了低频感知扩散 (LF-Diff) 模型用于无鬼影 HDR 成像。

2025-01-21 22:37:28 1722

原创 从公网入口到内网业务的全路径 XDP/BPF 基础设施

！

2025-01-20 22:20:41 689

原创 Frequency View 生成用于 HDR 去重影

大家读完觉得有帮助记得关注和点赞！！！，专业英文要求比较高读起来注意。Recovering ghost-free High Dynamic Range (HDR) images from multiple Low Dynamic Range (LDR) images becomes challenging when the LDR images exhibit saturation and significant motion. Recent Diffusion Models (DMs) have been

2025-01-20 22:13:46 768

原创 Linux 高级路由与流量控制-用 tc qdisc 管理 Linux 网络带宽

！此分享内容比较专业，很多与硬件和通讯规则及队列，比较底层需要有技术功底人员深入解读。Linux 的带宽管理能力 足以媲美许多高端、专用的带宽管理系统。

2025-01-20 21:24:55 1143

原创 用于 3D 生成模型的 Mosaic-SDF

本次是英文需要英文功底扎实的阅读。

2025-01-19 00:10:32 1054

原创 使用通用预训练范式为 3D 基础模型铺平道路

Abstracte.getcetcvaltesttestetci.e3.34.1trainvalVoteNetRendering10041.0↑7.563.6↑5.036.6↑3.761.0↑3.348.167.250.9↑2.872.273.5↑1.3TABLE IV:IoUNC, andF-ScorePointNet++77.888.790.6PointNet++80.2↑2.489.3↑0.6TABLE V: .

2025-01-19 00:06:42 681

原创 3D 视觉语言推理中的态势感知

大家读完觉得有帮助记得关注和点赞！！！概要能够在 3D 空间中执行复杂的视觉语言推理任务是开发家用机器人和以人为本的具身 AI 的一个重要里程碑。在这项工作中，我们证明了 3D 视觉语言推理中一个关键而独特的挑战是态势感知，它包含两个关键组成部分：（1） 自主代理根据语言提示进行自我定位。（2） 代理从其计算位置的角度回答开放式问题。为了应对这一挑战，我们引入了 SIG3D，这是一种用于 3D 视觉语言推理的端到端 Situation-Grounded 模型。我们将 3D 场景

2025-01-18 23:34:14 999

原创 通过视觉语言模型蒸馏进行 3D 形状零件分割

对应英文要求比较高，特此说明！

2025-01-18 23:02:57 967

原创 BA-SAM： 用于 Segment Anything 模型的可扩展偏置模式注意力掩码

最近，计算机视觉社区[296628975268786888589909130922258504993]经历了各种基础模型开发的激增[543321].值得注意的是，Meta 推出了 SAM（Segment Anything Model）[36]，这是一个产生重大影响的提示模型。SAM 可以通过合并单个视觉提示（例如框或点）来分割图像或视频中的任何对象，而无需额外的培训。SAM 在广泛的 SA-1B 数据集上进行训练[36]，由超过 1100 万张图像和 10 亿个蒙版组成。

2025-01-18 22:51:45 969

原创 OA-CNN：用于 3D 语义分割的全自适应稀疏 CNN

像墙壁和地板这样的平坦和稀疏区域需要大的感受野来产生具有更广泛线索的一致预测，而像平面交界处和小物体这样的复杂部分需要较小的感受野来筛选不必要的上下文，这可能会压倒局部细节。不同的是，由于 CNN 架构利用结构数据排列和哈希加速来实现显着的效率和低内存消耗，我们的方法在性能上处于领先地位，但仍然在有效性和效率之间保持了卓越的平衡。证实了我们的直觉，即 3D 场景的平坦区域具有简单的结构，例如墙壁和地板，需要更大的感受野。相比之下，在验证过程中使用完整的点云，以确保对模型的性能进行公正和严格的评估。

2025-01-18 22:13:48 1411

原创 通过学习更多样化的生成数据进行更广泛的数据分发来改进实例分割

本次使用的英文整理的一些记录，练习一下为后续SCI发表论文大号基础。

2025-01-18 21:18:19 996

原创 用于零镜头视频对象分割的深度感知测试时训练

大家觉得有帮助记得关注和点赞！！！；此分享技术性比较强，关注之后可看全文！1介绍2相关工作3预赛4ZSVOS 的深度感知测试时训练4.1培训时间培训4.2视频测试时培训5实验5.1数据集和评估指标5.2实现细节5.3分析和消融研究5.4与最先进的技术进行比较6结论抽象零镜头视频对象分割 （ZSVOS） 旨在分割主要移动对象，而无需任何人工注释。 主流解决方案主要集中在大规模视频数据集上学习单个模型，而这些模型很难推广到看不见的视频。在这项

2025-01-18 21:07:07 914

原创 ODIN：用于 2D 和 3D 分割的单一模型

大家觉得有帮助记得及时关注和点赞！！！目录抽象1介绍2相关工作3D 实例分割3D 数据集和基准测试基于 2D 的 3D 分割3方法4实验4.13D 基准测试评估4.2模拟中多视图 RGB-D 的评估4.3具体指令跟随4.4消融和变异4.5其他实验4.6局限性5结论6确认附录 A实验答 1在 ScanNet 和 ScanNet200 隐藏测试集上进行评估答 2S3DIS 和 Matterport3D 的评估答 3ScanNet

2025-01-18 20:16:17 1160

原创 Python自动化测试中定位隐藏菜单元素的策略

！在进行Python自动化测试时，尤其是使用Selenium等工具对Web应用进行测试时，可能会遇到某些元素被隐藏的问题。这使得元素定位和交互变得复杂。然而，通过一些技术手段，我们可以高效地定位这些隐藏元素。

2025-01-18 00:12:53 937

原创 GB/T 43206—2023信息安全技术信息系统密码应用测评要求

GB/T 25069—2022、GB/T 39786—2021 和 GM/Z 4001 界 定 的 以 及 下 列 术 语 和 定 义 适 用 于 本 文件。整体测评从单元间 、层面间等方面进行测评和综合安全分析。整体测评包括单元间测评和层面间 测评。单元间测评是指对同一技术层面或管理方面内的两个或者两个以上不同测评单元间的关联进行测 评分析 ,其目的是确定这些关联对信息系统整体安全防护能力的影响。

2025-01-16 23:20:13 759

原创 AI Workflow & AI Agent：架构、模式与工程建议

Agent本文介绍的内容，不管是 Workflow 还是 Agent，都是一种模式，而不是规范， 开发者可以组合和改造这些模式来实现自己的 AI 系统。成功的关键，是能衡量系统的性能，然后不断对实现进行改进和迭代。大模型领域的成功并不是构建最复杂的系统，而是构建符合你需求的系统。从简单的提示词开始，不断评估和优化，只有在简单的解决方案真的解决不了问题时，才应该考虑引入 multi-step agentic systems。或者换句话说，只有在性能有明显改善时，才应该考虑增加复杂性。

2025-01-16 21:40:49 1576

原创 AI Agent（智能体）技术白皮书

宽泛地来说，生成式 AI Agent 可以被定义为一个应用程序， 通过观察周围世界并使用可用的工具来实现其目标。Agent 是有自主能力的（autonomous），只要提供了合适的目标，它们就能独立行动，无需人类干预；即使是模糊的人类指令，Agent 也可以推理出它接下来应该做什么，并采取行动，最终实现其目标。在 AI 领域，Agent 是一个非常通用的概念。本文接下来要讨论的 Agent 会更具体， 指的是本文写作时，基于生成式 AI 模型能够实现的 Agents。

2025-01-16 21:32:31 1541

原创 网络安全测评质量管理与标准解读

！注意说明刚开始写过一些比较专业的分享，较多粉丝反应看不懂，本次通过大众的通俗易懂的词汇先了解概念然后再分享规范和详细的技术原理。

2025-01-15 22:00:55 1180

原创 ⽹络安全国标技术规范分类汇总

！

2025-01-14 23:29:42 1002

原创 安全测评主要标准

测是测试，对照标准进行落实的过程。评是基于测阶段对信息系统各指标的度量和判断，综合估计整个系统的安全状态和程度‌。国际上公认的最早的信息安全测评标准是 1983 年美国国家计算机安全中心(NCSC) 公布的 可信计算机系统评估准则(Trusted Computer System Evaluation Criteria, TCSEC).

2025-01-14 22:31:47 1353

原创 网络安全模型DR、PPDR、PDRR和ASA模型

第二、在云时代下CASB这种产品就是解决了部分认证的问题，Gartner同时使用自适应安全架构的方法论来对CASB的能力架构进行过全面分析，可以说是将对CASB自适应的架构作为原型挪到了这个总体架构中，在这个架构中的核心点在于认证，包括了云服务的发现、访问、监控和管理。主要方法包括实时监控、检测、报警等。在安全领域，有很多常见的网络安全模型，如基于时间的PDR模型、PPDR模型、PDRR模型、ASA模型等，了解这些模型，对我们在落地网络安全建设时能提供很好的帮助，今天我们就来聊一聊这些安全模型。

2025-01-12 23:38:36 1186

原创 网络安全常见的35个安全框架及模型

网络安全专业机构制定的一套标准、准则和程序，旨在帮助组织了解和管理面临的网络安全风险。优秀的安全框架及模型应该为用户提供一种可靠方法，帮助其实现网络安全建设计划。对于那些希望按照行业最佳实践来设计或改进安全策略的组织或个人来说，网络安全框架及模型是不可或缺的指导工具。使用安全模型对业务安全进行总结和指导，避免思维被局限，出现安全短板。本文仅做简单介绍，做到穿针引线的作用，详细介绍等后续安排。

2025-01-12 23:21:12 1962

原创 使用 Linux tracepoint、perf 和 eBPF 跟踪数据包

接下来我们从一个简单的 hello world 例子展示如何在底层打点。netif_rx每当网络包经过这些点，我们的处理逻辑就会触发。为保持简单，我们的处理逻辑只是将程 序的comm字段（16 字节）发送出来（到用户空间程序），这个字段里存的是发 送相应的网络包的程序的名字。return 0;/***/可以看到，程序 attach 到 4 个 tracepoint，并会访问skbaddr字段，将其传给处理 逻辑函数，这个函数现在只是将程序名字发送出来。

2025-01-12 22:59:46 1116

原创 使用Cilium/eBPF实现大规模云原生网络和安全

大家读完觉得有帮助记得关注和点赞！！！目录抽象1 Trip.com 云基础设施1.1 分层架构1.2 更多细节2 纤毛在 Trip.com2.1 推出时间表2.2 自定义2.3 优化和调整2.3.1 解耦安装2.3.2 避免重试/重启风暴2.3.3 稳定性优先2.3.4 规划规模2.3.5 性能调优2.3.6 可观察性和警报2.3.7 其他选项2.4 多集群解决方案2.4.1 集群网格2.4.2 KVStoreMesh3 高级故

2025-01-12 22:48:43 1443

原创 BGP 泄露

某个路由器向网络通告它拥有某段 IP 地址空间，但实际上拥有该地址空间的另有其人。中转供应商收到 Cloudflare 通告的1.1.1.0/24后，可以继续转发给互联网的其他部分 ，这样的行为是合法的。这些中转供应商也会用 RIR 信息来验证只有 Cloudflare 能向它 们通告这条路由。但路由通告的合法性验证可能会比较耗时，尤其是考虑到互联网目前的路由条目（records）规模有 700K+。本质上来说，路由泄露是局部性的（route leaks are localized）。

2025-01-12 22:43:38 1229

原创 OKR 极简史及理解

OKR 是 Objective and Key Results（目标和关键成果）的缩写。其中，Objective 是定性的Key Results（大部分情况下会设置三个）是定量的这几个 KR 用于将某个人或某个组专注在一个大目标（bold goal）上Objective 设定的目标有一定期限，通常是一个季度（quarter）。到这个期限结束 时，会用 Key Results 来检查是否达到了当初设定的 Objective。

2025-01-12 22:39:27 865

原创 深入理解 Cilium 的 eBPF 收发包路径（datapath）（KubeCon, 2019）

tc（traffic classifier，流量分类器）是 Cilium 依赖的最基础的东西，它提供了多种功 能，例如修改包（mangle，给 skb 打标记）、重路由（reroute）、丢弃包（drop），你可能不会相信，就这样一段简单的程序，会让服务器性能产生质的飞跃，因为它此时已 经拥有了一条极为高效的网络路径（an extremely efficient network path）。这张图非常有价值，但不幸的是，实际情况要比这里列出的更加复杂，因为 Cilium 本身的 实现是很复杂的。

2025-01-12 22:34:34 1112

视频实例分割的创新方法-无监督VideoCutLER算法的研究与应用
内容概要：本文介绍了名为VideoCutLER的创新无监督多实例视频分割算法。研究指出，现有的无监督视频实例分割通常依靠光学流估计进行运动估计，在面对遮挡、光照变化等情况时性能不佳。为解决这一问题，作者提出了一种简单的基于剪辑合成与训练（cut-synthesis-and-leearn）的管道模型。这个流程包括三个关键步骤：首先，利用MaskCut从未标注图像中生成多个对象伪掩膜；其次，使用ImageCut2Video将一批未标记图片转换成带有关联轨迹的合成视频；最后用伪轨迹对一个无监督的视频分割模型进行训练。该模型仅依赖无标签图片即可学习并执行视频实例分割任务，实现了比现有最优解更好的效果。实验结果显示了其卓越的表现以及强大的泛化能力。 适合人群：从事计算机视觉及相关领域的研究人员和技术从业者，特别是在深度学习应用于视频分析方面有一定经验的基础研究人员或高级技术人员。

2025-02-13

EFormer：增强型Transformer用于前景语义与轮廓特征的人像抠图研究及其实现
卷积神经网络（CNN）难以捕捉远距离依赖性和复杂的全局信息，Vision Transformer虽然在低频成分提取上表现出色，但对于高频信息的处理存在明显不足。为解决此问题，论文创新地使用了跨分辨率交叉注意力模块，并建立了语义轮廓检测器(SCD)，以及分别设计了边缘提取分支(CEEB)和语义抽取分支(SEB)，确保同时优化两个层面的内容表示能力。实验结果显示EFormer显著提升了对复杂背景条件下的人脸边界及细节点位的精确度，相比以往模型实现了性能超越。此外，EFormer不需要预设参数即可达到良好的适应性和稳定性。 适合人群：计算机视觉、机器学习领域的研究人员，特别是从事图像分割、深度估计等相关工作的专业人士。 使用场景及目标：① 适用于需要高精度分离主体对象与背景区别的应用场景，如影视特效制作、社交媒体平台的内容编辑工具、智能相册应用等领域；② 提升模型对高频细节（比如头发丝边缘）的捕捉精度和鲁棒性；③ 推动未来研究方向的发展，在此基础上可以进一步探索更多种类的任务处理方式。

2025-02-13

室内环境无监督3D实例分割方法UnScene3D的技术实现与应用
内容概要：本文介绍了名为UnScene3D的新方法，用于解决无需人工标注即可对复杂室内的3D点云数据进行对象实例分割的问题。作者提出了基于伪掩膜生成与自训练迭代的方法，有效利用自我监督颜色和几何特征生成稀疏的初始伪实例掩膜，并通过模型自训练逐步提高精度和密实度，最终实现在无手动注释下高效而准确地识别3D物体并给出完整的实例分割。实验表明，该算法相比已有的无监督和弱监督3D分割方法有着更高的精确率。 适用人群：计算机视觉领域研究者和从业者、自动驾驶以及机器人导航研究人员。 使用场景及目标：主要针对RGB-D相机采集的真实世界三维点云计算设备，适用于需要从复杂且凌乱的场景中提取特定个体的任务，如机器人视觉系统构建。该工具的目标是从未标记的数据集中识别独立的对象实例并且为其绘制边界框。 其他说明：UnScene3D采用了一种新颖的基于几何先验和多模态特征的伪遮罩生成技术和一种有效的自监督框架来进行密集预测。

2025-01-22

视频对象分割领域的引导槽注意力机制及其应用
内容概要：论文提出了一种新型的引导槽注意力（Guided Slot Attention, GSA）网络用于无监督视频对象分割任务，旨在复杂背景下更好地分离前景与背景并提高特征提取能力。具体而言，模型引入了引导槽、特征聚合转换器（Feature Aggregation Transformer，FAT）以及K近邻过滤算法，利用局部和全局特征进行迭代调整，最终生成更精准的分割掩模。此外，在DAVIS-16和FBMS两个知名数据集上进行了大量实验，证明了提出的GSA网络优于现有方法并在多物体视频中表现稳健。 适合人群：计算机视觉、机器学习的研究人员和技术爱好者，对视频对象分割感兴趣的开发者。 使用场景及目标：适用于各种需要高质量无监督视频对象分割的应用场合，如自动驾驶系统中的障碍物检测、医疗影像分析等领域；主要目的是改进复杂场景下前景背景的有效区分，增强识别精度。 其他说明：研究团队来自延世大学，相关代码已经开源发布于GitHub平台上。该研究得到韩国政府信息技术规划评估研究所(IITP)的资金支持，并被收录进多个顶级国际会议和期刊中。

2025-01-22

无监督视频对象分割领域的跨模态与帧间注意力机制研究及其应用
内容概要：本文提出了一种新的无监督视频对象分割（unsupervised VOS）方法——双原型注意力机制(Dual Prototype Attention)，即IMA（跨模态注意模块）和IFA（帧间注意模块）。这些机制分别解决了现有多模态融合和时间聚集方法中存在的鲁棒性和计算效率等问题，显著提高了在多个公开基准数据集上的表现。此外，论文还探讨了原型嵌入对性能的影响并对其进行了验证。 适合人群：对视频处理特别是无监督视频对象分割领域感兴趣的计算机视觉研究员和技术开发者。 使用场景及目标：适用于各种需要进行高质量自动图像或视频内容分析的应用环境，如智能监控、增强现实、自动驾驶等领域。具体的目标是提高模型识别最突出物体时的精度以及稳定性，即使遇到遮挡或者复杂背景也能有效运作。 阅读建议：本篇文献提供了详尽的技术细节和支持性实验结果来展示所提出的DPA方法优越之处。因此，在理解和评估该研究成果的基础上可以深入了解如何利用注意力机制提升深度学习模型的效果，尤其是对于涉及时间和空间维度的数据处理任务非常有价值。

2025-01-22

深度混合专家语言模型DeepSeek-V3的技术报告：高效推理与经济训练实现
内容概要：本文介绍了大型混合专家（MoE）语言模型DeepSeek-V3的技术报告。DeepSeek-V3拥有总计671亿参数，在每个令牌激活约37亿参数，采用Multi-head Latent Attention (MLA)架构和DeepSeekMoE架构确保高效的推理和成本效益的训练。为优化推理和成本有效训练，DeepSeek-V3还引入了无辅助损失策略用于负载均衡以及多令牌预测训练目标，旨在增强性能。同时文中讨论了预训练、后训练阶段，及其硬件部署策略，并展示了全面评估表明DeepSeek-V3相较于其他开源模型表现更为优秀且与顶级闭源模型媲美。 适用人群：具备一定深度学习和自然语言处理基础知识的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标：①探讨最新的深度学习优化技术和大规模语言模型的设计；②理解高效率的语言模型训练框架及其经济性；③学习先进模型在不同任务基准测试上的实际应用表现。 其他说明：该研究致力于推动开源模型在性能和实用性方面的边界拓展，并为研究人员提供了新的研究方向和发展路径。尽管其性能出色，但其部署规模较大可能对小型团队带来负担。未来的改进将依赖于更先进的硬件发展来进一步提升速度并降低成本。此外，文章强调该系列持续关注开放源码长远发展模式，逐步接近人工通用智能（AGI）这一最终目标。

2025-01-18

基于等变变换改善图像重建的插件与即用（Plug-and-Play）算法稳定性研究
内容概要：本文主要探讨了将等变属性引入插件与即用(Plug-and-Play,PnP)算法，特别是应用于图像重建中的效果提升方法。具体来说，在解决逆向成像问题时，通过随机应用变换及其逆操作于图像降噪器输入输出的方式对降噪器施加约束。该方法不仅可以减少由隐含先验模型所导致的算法不稳定性及次优解情况，而且能显著提高重建质量与稳定性。同时，文章从理论角度分析并解释了这一现象产生的原因，指出通过这种机制能够更好地保持隐含图像先验的一致性和鲁棒性，并进行了大量实验来验证这一点的有效性。 适用人群：从事机器视觉和深度学习方向的研究人员以及开发者们。这些人通常需要构建高质量和高效的算法用于解决如医学成像、遥感影像处理等各种实际场景。 使用场景及目标：①改进现有插件与即用框架的稳定性和效率，确保各种情况下都能获得良好性能；②增强基于不同模态（例如CT扫描、MRI等）数据的应用系统的泛化能力；③推动相关领域的学术研究和技术进步，促进更多创新成果出现。 其他说明：尽管该研究所提出的方法在很大程度上优化了算法的表现，但在某些特定配置下依然可能出现分歧或幻影伪迹。因此，在实践中仍需谨慎评估选择是否采用这种方法论并进行充分测试验证。此外，本项目得到了多项资助支持，并利用IDRIS提供的高性能计算资源完成部分计算任务。

2025-01-18

残差去噪扩散模型（RDDM）：图像生成与修复任务中的双扩散框架及其应用
内容概要：本文提出了一种名为残差去噪扩散模型（RDDM）的新方法。这一框架将传统的单向去噪扩散过程解耦为残差扩散和噪声扩散两个部分，从而扩展了原始的基于去噪的扩散模型到统一并具解释性的模型上，能够同时应用于图像生成与修复任务。通过在实验中引入残差表示目标图到退化输入之间的有方向转换，明确指导逆向生成用于图像恢复，而噪声则侧重随机扰动增加变化度。文中探讨了多种采样方式，并证明其一致性以及优于现有去噪模型的表现能力。 适合人群：从事图像处理的研究员和技术人员，对深度学习中的生成对抗网络、自编码器、变分推理等领域有一定背景的知识工作者。 使用场景及目标：适用于需要高质量图像生成或修复的应用场合，如去除阴影、低光照增强、消雨、图像插值等。RDDM提供了解决这些任务的有效工具，能够在保持高视觉效果的同时减少计算复杂性和提高训练效率。 其他说明：作者提供了开源代码和预训练好的模型来促进进一步探索与发展该创新性框架（网址见论文）。此外，研究发现不同的采样步骤会影响最终生成的质量，并提出了一些优化系数安排的方法。对于未见过的任务，则建议通过自动选择最佳抽样机制来达到理想的效果。

2025-01-18

源自由无监督领域适应语义分割中的稳定邻居去噪算法（CVPR 2024）
内容概要：这篇论文提出了一种新颖的方法——稳定邻居去噪（Stable Neighbor Denoising, SND），针对无源无监督领域适应（Source-Free Unsupervised Domain Adaptation, SFUDA）中的伪标签噪声问题。SFUDA旨在将已训练于源数据集的模型适配到目标域而无需访问源数据。现有的自训练方法虽然广泛应用但缺乏有效的去噪机制，在跨域任务中容易陷入偏差估计。SND利用样本的稳定性评估筛选稳定与不稳定样本，再结合双层优化策略和分类补偿来减少偏置并提高去噪能力，使得伪标签更加可靠。实验表明，相较于现有最先进方法，无论是在单域还是多域任务上，SND均表现出了更强的表现力，尤其是在复杂环境下也能有效地应对噪声，缓解确认偏差。SND还能够方便地与其他方法集成进一步提升效果。 适用人群：对无监督领域适应及其应用于图像语义分割感兴趣的学者以及相关行业的高级研究和技术人员。 使用场景及目标：① 需要在不同天气条件或其他环境变化条件下保持良好性能的视觉识别系统；② 多源数据整合或开放复杂环境中进行图像语义分割的任务。 其他说明：本文所提出的SND算法已经开源，读者可以获取完整代码并在实际项目中试用。同时文中提供了详尽的理论分析及详细的消融实验验证其各个模块的效果，为后续的研究提供有力的支持。

2025-01-18

基于解混扩散模型的自监督高光谱图像去噪技术及其应用（CVPR 2024）
内容概要：这篇论文介绍了名为Diff-Unmix的新颖自监督去噪方法，专为解决高光谱图像（HSI）去噪难题而设计。传统的高光谱图象去噪通常依赖于有监督的方法，但创建涵盖各种场景、摄像头和扫描参数的数据集非常不现实。本文提出的解决方案融合了光谱解混技术和条件概率生成模型来应对这一挑战。文中详细描述了该技术的关键组成部分，如光谱解混网络、Transformer架构以及用于提升丰富度细节保持能力的去噪扩散网络。实验结果显示，与现有最先进水平相比，Diff-Unmix不仅能在仿真噪音条件下提供优秀的视觉效果和量化指标，在真实世界复杂噪声环境中亦表现出色。 适合人群：计算机视觉领域的研究者、遥感科学家及对高光谱影像处理感兴趣的工程师。 使用场景及目标：主要适用于从受污染的高光谱数据中恢复干净图像的任务，尤其是那些难以获得大规模带标签训练样本的应用场景；同时适用于需要提高空间分辨能力和减少噪声干扰的研究工作中。 其他说明：这项技术的优势在于它能够有效地整合物理意义显著的解混操作与强大的神经网络架构，从而克服传统方法中存在的计算效率低下、鲁棒性差等问题，并为进一步优化提供了新的思路方向。

2025-01-18

图像去噪领域的学习适应噪声算法（LAN）以提高对未见过噪声的鲁棒性
内容概要：本文介绍了一种名为 Learning-to-Adapt-Noise（LAN）的新方法，用于解决未知噪声条件下的图像去噪问题。传统深度学习模型尽管在合成数据集上表现良好，但在面对未曾见过的现实世界噪声时性能会显著下降。为此，LAN 提出直接修改输入的噪声分布来弥补新噪声与预训练模型期望噪声之间的差距。通过对每张有噪声图像添加可学习偏移量，使新的噪声向预训练期间看到的噪声靠拢，从而有效提升了针对不可预见噪声的鲁棒性和性能。实验结果表明，在多种不同条件下测试，相较于现有方法如全层可训练自监督学习调整或其他零样本去噪技术，该方案展现了优异的效果。同时探讨了计算效率及理论联系领域内其他相关主题。 适合人群：研究计算机视觉尤其是感兴趣于图像恢复方向的研究人员和高级学生。

2025-01-18

基于盲点去噪的单张真实图像去噪新方法：MASH
内容概要：本文介绍了一种新型的自监督图像去噪方法——MASK和SHUFFLED BLIND SPOT DENOSING（MASH），主要针对单张图像中相关噪声的情况进行优化。 MASh采用了随机屏蔽和局部像素重排的技术来应对高斯噪声中的空间相关性和提升去噪效果，通过对不同屏蔽比与噪声相关性的实验分析确定最佳配置。文章展示了其相对于当前主流的单图像盲区去噪模型有明显的改进，并通过大量实验证明MASH方法能有效处理真实的去噪场景，达到了业内领先水平。 适合人群：对深度学习应用于计算机视觉方向特别是图片去噪研究感兴趣的研究生及以上学者和技术研发人员。 使用场景及目标：此技术适用于处理含有较强噪声的真实世界照片。主要目的在于从带有不同程度空间上相关的实际成像系统输出的数据恢复高质量的原始图样，同时探索了如何利用遮挡比例和局部位移提高图像清理的效果，从而提供一种更为稳健可靠的方法。 其他说明：MASH通过引入本地随机置换技术以及自动选择屏蔽参数，在多个公开数据集上的测试表明它在面对非独立同分布(noise correlation)时优于现有方法。这项工作的亮点在于它不仅限于理论层面，还包括一系列具体的实施细节指导及其实现代码开源网址。这使得后续研究人员可以直接应用并扩展这个创新解决方案来进行更多的探索。

2025-01-18

自监督图像去噪领域的非对称盲点网络（AT-BSN）及其多教师蒸馏方法研究与应用
内容概要：本文探讨了一种用于真实世界自监督去噪任务的新范例——非对称盲点网络（AT-BSN）。作者通过对现有方法的研究指出，在原始分辨率结构下进行训练并在训练和推理过程中采用非对称操作，可以有效提升去噪效果和细节保持。为解决噪声相关性和局部空间结构破坏之间的矛盾，提出的AT-BSN能够灵活调整盲点大小，并结合基于不同盲点采样的多教师蒸馏策略优化小型化模型，大幅提升了性能并降低了计算成本。实验表明，该方法在多个实际数据集上表现优异，不仅胜过现有的同类方法而且能更好地恢复高频纹理特征。 适合人群：计算机视觉专业研究人员和技术开发者，特别是关注图像去噪技术和深度学习算法的人士。 使用场景及目标：主要适用于需要去除含有多尺度空间相关噪声的真实世界图像中噪声的应用场景。旨在通过高效的自监督学习机制提高图像质量的同时尽量减少对原图细节信息的影响。 其他说明：附带了详细的定量实验验证以及与当前最先进的技术对比。补充材料还包括了具体实现细节、复杂度分析和消融实验等进一步的内容。

2025-01-18

图像去噪领域的对抗频率混合训练框架(AFMs)改进模型对未知噪声分布的鲁棒性
内容概要：该研究解决了现有基于深度神经网络的图像去噪方法在应对实际世界多变噪声时表现不佳的问题。作者提出了一种新型训练框架——对抗频率混合（Adversarial Frequency Mixup，简称AFM），用以增强模型对于未知真实世界噪声类型的鲁棒性。实验结果显示，在多种真实的噪声基准测试上，经由AFM优化过的去噪网络比未经AFM优化版本显著提高了对新噪声种类适应的能力。 适合人群：主要针对从事计算机视觉与图像处理的研究人员和技术专家；特别是关注于提高算法泛化能力和鲁棒性的研究人员。 使用场景及目标：该方法可以被应用于所有基于深层神经网络的图像去噪任务中，目的是使模型能够在不同条件下（如相机传感器的不同特性或不同的成像信号处理管道）保持高性能的去噪效果，同时减少过拟合现象的发生。这一创新不仅有助于学术研究，也有望推动商业产品和服务的发展。 其他说明：论文还讨论了AFM与其他常见的广义化技术比较优势所在，并强调了维持真实性的重要性，这对于未来探索更好的图像去噪方案有着积极的影响。此外，作者提供了源代码链接以便他人复现实验结果并进一步拓展这项工作的潜力。

2025-01-18

计算机图形学领域的文本驱动3D纹理合成新方法：基于稳定扩散模型的 GenesisTex 技术研究与应用
内容概要：本文介绍了一种名为 GenesisTex 的新型方法，该方法利用预训练图像去噪扩散模型并引入纹理空间采样（texture space sampling）以从文本描述生成高质量的3D物体表面纹理图。该技术解决了现有技术效率低下和效果欠佳的问题，实现了多视角一致性、高分辨率且自然色彩丰富的纹理合成功能，并能在几分钟之内完成。研究通过对多个视角的全局风格一致性和局部细节一致性来确保跨视角约束，并结合了基于参照的修补以及Img2Img进行纹理细化。 适合人群：对3D图形渲染、计算机视觉或机器学习有一定兴趣的研究人员和技术开发者。特别是需要将文字转化为三维物体材质的应用开发商和研究机构。 使用场景及目标：用于提高虚拟现实(VR)，增强现实(AR)，影视制作等领域内3D资产的质量；同时也适用于游戏、工业设计和其他涉及到三维建模与贴图的任务，能够快速有效地创建符合特定描述的高度逼真的表面纹理。 其他说明：尽管取得了很好的进展但该算法还存在内存消耗较大等问题，在未来工作中作者计划探索更加优化的计算方式如层级样式一致性以减少视点间的注意力机制带来的高额成本。

2025-01-18

移动设备图像去噪领域的大型数据集与高效基准模型-Mobile Image Denoising Dataset (MIDD) 和 SplitterNet 实现
内容概要：本文介绍了面向移动图像去噪任务的大规模数据集（Mobile Image Denoising Dataset, MIDD）及其高效的基线模型 SplitterNet。MIDD 数据集由超过40万对不同光线条件下拍摄的手机动态/静态照片构成，涉及20种不同传感器，并补充了用于精确模型评估的新测试集DPerview。SplitterNet 模型采用创新架构，在保证高精度同时实现了移动端高效推理速度（处理800万像素图片小于一秒），并在多种性能指标上超越先前解决方案。实验证明，训练后的模型在不同摄像头上的泛化能力尤为突出。 适合人群：研究者和技术开发人员，特别是从事图像去噪和深度学习应用于移动平台的研究人员及从业者。 使用场景及目标：本项目主要针对提高智能手机拍照质量的应用场合，旨在为研究人员提供丰富且高质量的真实世界图像样本以及高效的去噪模型，以改善各种环境光线下手机相机捕获的照片品质。具体应用目标涵盖快速在线去噪、多曝光融合增强等多个方面，最终使用户体验得到质变性的提升。

2025-01-18

半监督夜间图像去雾基线模型研究与实现：频谱感知与亮度约束机制（用于深度学习）
内容概要：本文提出了一个针对真实世界夜景图像去雾任务的半监督基线网络 SFSNiD (Spatial-Frequency Aware and Realistic Brightness Constraint for Nighttime Dehazing)，并针对夜间雾霾的特点提出了一系列创新性的方法。首先引入了空间与频率域信息交互模块(SFII)来应对局部化、耦合及频谱特性不一致的问题，然后采用基于伪标签的再训练策略以及基于窗口亮度损失的半监督训练方法以达到去雾同时获得真实亮度的效果。此外，实验验证表明提出的模型不仅能够在合成数据集上表现良好，在真实世界数据集上也展现出优势。 适合人群：从事计算机视觉领域的研究人员和技术爱好者，尤其是对图像处理与夜景去雾技术有研究兴趣的人群。 使用场景及目标：适用于开发新的夜间图像去雾算法时，解决现有技术中存在的如光照不足导致的颜色失真、光源多且复杂带来的光影干扰等问题，从而提升夜视图像质量，增强应用场景中的可见度与可用性。 其他说明：作者提供了开源链接https://github.com/Xiaofeng-life/SFSNiD方便研究者下载源代码和补充材料进行进一步的研究和实践操作。

2025-01-18

基于深度感知协作促进网络的单幅图像去雾方法
内容概要：本文提出了一种双任务交互协同提升框架（DIACMPN），用于解决单幅图像去雾的问题。该方法不仅提升了去雾性能，而且通过深度感知机制促进了去雾和深度估计之间的互惠合作。具体而言，作者通过将深度图差分感知集成到模型中，实现了非理想区域的关注引导和改进。实验证明该方法比现有最佳方法表现更优。为了进一步优化，引入了差异感知机制以增强两个任务间的反馈和优化。 适用人群：主要适用于具有图像处理和深度学习背景的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：①研究人员需要一种创新的技术来提高单图像去雾的效果；②工程应用中有高精度去雾和深度估计的需求。 其他说明：本论文详细讨论了大气散射模型对传统去雾方法的影响及其局限，并介绍了一个有效的端到端学习框架——DIACMPN，利用卷积神经网络进行联合训练和推理，在真实世界的复杂环境中展示了卓越的表现。此外还提供了源代码供实验复制与二次开发。

2025-01-18

图像去雾领域的正交解耦对比正则化方法研究及其无监督学习应用
内容概要：本文提出了一种新的用于无配对图像去雾（UID）的方法——正交解耦对比正则化（ODCR）。该方法基于将图像特征分解为与雾霾相关和不相关的两个部分，在此基础上利用自监督学习进行去雾，以最大化不同特征空间中查询补丁与其阳性样本组件之间的相互信息，从而提高去雾效果。具体方法中包含了引入正交多层感知机（O-MLP）、深度特征分类器（DWFC），以及加权PatchNCE损失函数。这些技术手段旨在降低特征间的关联度、区分雾霾相关和不相关信息，并最终增强生成去雾图像与原清晰图像间对应成分的一致性和去噪效果。 适用人群：计算机视觉领域研究人员和开发者，尤其是关注去雾技术和深度学习模型优化的工作者。 使用场景及目标：针对无配对数据集中模糊或受环境光散射现象干扰影响严重但难以收集到精确匹配的干净图像的情况下，ODCR能够在缺少直接对照的情况下有效完成高质量的图像还原任务，有助于改善后续视觉任务的质量。

2025-01-18

显微图像散焦去模糊技术的新突破：基于多金字塔Transformer与对比学习的方法及其应用
内容概要：本文介绍了一种用于解决显微镜图像散焦去模糊挑战的一体化框架，包括多金字塔Transformer（MPT）和扩展频率对比正则化（EFCR）。MPT采用跨尺度窗口注意力机制和通道注意力机制，并通过特征增强前馈网络进行聚合，适应较长关注范围。EFCR利用对比学习方法解决了数据不足的问题，并支持跨域去模糊知识迁移，从而提升了去模糊模型对不同类型的图像数据的应用效果。大量的实验表明，这种方法不仅能够提升监督下和无监督下的去模糊性能，还适用于手术和细胞显微成像等多个领域。 适合人群：对深度学习、计算机视觉领域的显微镜图像处理技术有研究兴趣的研究人员和学生。 使用场景及目标：主要针对显微图像中的散焦去模糊问题，提供高质量的复原工具。适用于显微镜图像去模糊的研究与工业应用场景中，如医学病理检测、细胞生物科学等领域。此外，也可以辅助改进现有医学影像识别系统的效果。通过提高去模糊后的图像质量，在临床应用中可以更好地进行后续任务，比如提高分割精度或改善视觉效果。 其他说明：项目页面位于 https://github.com/PieceZhang/MPT-CataBlur 提供了相关代码和数据集。该论文发表于arXiv:2403.02611v3。并收集了第一个可用于手术显微镜散焦去模糊的数据集—白内障手术。

2025-01-18

图像去模糊领域的可逆解码器AdaRevD探索编码不足的性能极限并提供适应性补丁退出机制
内容概要：本文介绍了 AdaRevD (Adaptive Patch Exiting Reversible Decoder)，一种用于增强图像去模糊网络（如NAFNet 和 UFPNet）的新型多子解码器架构。为解决现有方法因轻量化解码器限制了模型性能这一瓶颈，提出了一种可逆结构和适应性退出分类器。论文详细阐述了 AdaRevD 设计背后的动机与创新点：包括重构训练后的编码权重来扩大单一解码器的容量，并保持低显存消耗的能力。该模型在多尺度特征分离方面表现优异，能从低层次到高层次逐渐提取模糊信息，还特别加入了一个自适应分类器来判断输入模糊块的程度，使其可以根据预测的结果提前在特定子解码层退出以加快速度。实验表明，在GoPro数据集上达到了平均峰值信噪比 (PSNR) 的提升。此外，通过对不同子解码器输出之间的比较发现，不同退化程度的模糊区块有不同的修复难易程度，验证了AdaRevD对于不同模糊级别的有效性和高效性。 适用人群：适用于对深度学习和图像恢复有一定认识的专业人士和技术研究人员。对于那些关注提高图像处理效率、改进现有去模糊技术和追求高性能GPU利用率的研究人员尤为有用。

2025-01-18

计算机视觉领域的无监督图像去模糊方法Blur2Blur的创新框架及其实现
内容概要：本文提出了一种名为Blur2Blur的创新型框架，旨在为特定摄像设备训练一种图像去模糊算法。这种方法不直接将模糊图片转换成清晰图片，而是先将未知模糊图片转化为已知类型的模糊图片，再利用现有模型进行去模糊。这种方法的优势在于只需用到未配对的数据即可有效处理复杂的实际世界运动模糊现象。文章详细描述了Blur2Blur的方法论，以及用于训练网络的各种损失函数（如对抗损失和重建损失）。同时作者还展示了该方法与预训练模型相结合后的显著性能提升，在多种数据集上取得了优于传统和其他先进方法的效果。为了验证Blur2Blur的有效性和实用性，进行了广泛的实验并给出了定性的对比图和PSNR分数评价指标等客观数值。 适合人群：从事计算机视觉相关工作的研究人员和技术开发者，特别是关注图像处理领域的工作者。 使用场景及目标：①适用于需要解决真实环境中相机拍摄照片因各种因素导致的画面模糊的问题的企业和个人；②针对不同品牌和型号摄像头定制化去模糊解决方案。

2025-01-18

基于扩散模型的动态场景图像去模糊增强方法：ID-Blau
内容概要：本文提出了一种名为ID-Blau（Implicit Diffusion-based reBLurring AUgmentation）的方法，用于改进图像去模糊性能。传统的图像去模糊方法虽然已在网络架构设计上取得进展，但缺乏有效的数据增强手段。ID-Blau通过模拟连续空间中的运动轨迹来生成多样的模糊条件图谱，并与清晰图像配对以合成训练样本，从而大大丰富了训练集。通过实验验证，ID-Blau能显著提升现有顶级去模糊模型的表现。 适合人群：计算机视觉领域的研究者和技术人员，尤其是从事图像去模糊方向的专业人士。 使用场景及目标：ID-Blau旨在为现有的图像去模糊模型提供高质量的数据增强工具，提高去模糊精度并应对现实世界的挑战。主要应用领域包括自动摄影修正、视频后期制作以及需要高质量静态图像的应用。 其他说明：该方法利用卷积神经网络（CNN）、Transformer及其他现代视觉处理技术，特别是在扩散模型基础上进行改进，使其不仅能够生成逼真的模糊效果，还能保持较强的可控性和鲁棒性。

2025-01-18

计算机视觉领域中基于CLIP模型的语言驱动双像素图像散焦去模糊网络
内容概要：本文提出了一个名为LDP（Language-driven DP）的新框架，旨在利用预训练的对比语言-图像模型CLIP来估计双像素(DP)图像对的模糊图，从而实现高质量的无监督去模糊任务。研究解决了以往需要额外数据进行监督的问题，首次通过文本提示引导CLIP来估计模糊程度并应用自定义格式处理立体图像对，进一步提出了三种损失函数和一个先验注意力模块以确保恢复图像的质量。该方法通过广泛的实验验证，在标准测试集上取得了当前最优性能。 适合人群：计算机视觉研究人员以及从事深度学习和图像处理的技术人员。 使用场景及目标：用于从具有视差相关模糊问题的双像素传感器获取到的图片对恢复清晰的全焦点图片，尤其适用于单张拍摄情况下的图像修复工作。此外，该研究可以推动更多利用大规模预训练视觉语言模型应用于低级视觉任务的可能性。 其他说明：文中还提供了详细的实证比较和其他现有方法的优势分析，证明了所提出的架构能够提高去模糊效果的同时显著降低了推理时间。同时给出了模型的不同组件及其损失设置的消融实验细节与模型局限性的探讨，补充材料中有更深入的具体实验参数介绍及更多的定性和定量评估。

2025-01-18

事件相机低照度场景下时间延迟校正及其对去模糊和帧插值的影响（CVPR 2024）
内容概要：本文提出了一种针对事件相机中延迟进行纠正的方法，并研究了其对去模糊和帧插值任务的影响。通过引入基于延迟校正的不同积分模型并将其参数化为光强度的多项式关系曲线，该方法能够显著提高图像重建效果，在复杂光照条件下提升图像质量和边缘锐度。作者提出了一个数据驱动的时间滞后校正方法来估计和优化从事件相机获得的事件流中出现的实际响应时间和记录时间之间的不匹配。此外，文中介绍了在合成与真实数据集上的实验验证以及与其他现有去模糊与帧插值算法性能对比的情况，证明了所提方法的优势。 适合人群：计算机视觉研究人员、图像处理工程师和技术开发者；对事件相机感兴趣的研究人员。 使用场景及目标：适用于涉及运动物体成像的应用场合，尤其是在弱光源环境中进行精确的时间敏感型图像处理，如自动驾驶车辆、机器人视觉等领域。本研究成果可以帮助改进动态环境下视频捕捉装置的工作效能和服务质量。 其他说明：虽然该论文主要关注特定型号（如DAVIS346Mono）的设备实现细节，但所提供的理论框架对于未来相关领域的扩展和应用具有重要意义。同时指出了一些局限性和进一步探索的方向，包括不同传感器特性下滞后曲线变化情况等问题。

2025-01-18

计算机视觉中基于自增强的无监督盲图像去模糊技术研究与应用进展
内容概要：本文提出了一种新颖的基于自增强（self-enhancement）的无监督盲图像去模糊框架，专门针对缺乏成对真实数据集的情况而设计。该框架利用多个生成器合成了高质量的伪锐利和模糊图对，并引入了再退化主成分一致性损失来确保合成的低质量图像的主成分与原始锐利图像重新退化的主成分相似，从而减少噪声干扰并使合成图与实际数据更加贴近。此外，本文还提出了不影响网络推理计算复杂度的渐进式改进方法。实验证明该方法显著超越了现有最先进的无监督方法。 适用人群：从事计算机视觉、图像处理以及深度学习领域的研究人员和技术专家。 使用场景及目标：适用于需要从模糊图片恢复清晰图像但难以获取训练所需的真实配对样本的应用场合；主要目的是探索提升模型泛化性能的新途径，并克服监督学习中数据不足的问题。 其他说明：研究结果发表于CVPR 2024，在多个真实的模糊数据集上进行了广泛的测试对比实验。作者来自四川大学电子信息技术工程学院。文中详细讨论了几何增广方法和提出的自增强策略之间的区别和优劣势，同时展示了不同重建器采用自增强策略后的改进效果。

2025-01-18

大型语言模型综述：大规模预训练模型的发展、应用与挑战
内容概要：本文详细回顾了从统计语言模型到神经语言模型，再到大型语言模型（LLM）的技术演进。随着参数规模的增大，LLM表现出更强的语言理解和生成能力，能够完成诸如零样本学习和多任务学习在内的复杂自然语言处理任务。此外，文中还讨论了几种关键的分词技术和数据集格式化方法，如Byte-Pair Encoding、WordPiece以及通过人类编写的任务描述来优化指令调优。最后，介绍了ChatGPT的成功案例和技术实现路径，展示了大型语言模型的强大潜力及其面临的挑战。 适用人群：对深度学习、自然语言处理感兴趣的科研工作者、工程师及学生。 使用场景及目标：帮助读者理解大规模预训练语言模型的基本原理和发展趋势；介绍LLM的最佳实践和技术细节，为实际项目提供理论支持和技术指导。 其他说明：文档还涉及到了Prompt优化技巧、强化学习用于优化离散提示的方法等内容。这对于提高基于Transformer架构构建的应用程序性能具有重要指导意义。

2025-01-18

卷积深度信念网络在无监督层次化图像表示学习中的应用
内容概要：本文介绍了卷积深度信念网络（CDBN），一种用于无监督学习大规模高维图像数据的分层生成模型。CDBN引入了概率最大池化（probabilistic max-pooling）机制，使得模型能够处理全尺寸图像并进行自底向上和自顶向下的推理。实验表明，该模型从无标签图像中学到了有用的高层视觉特征，如物体部分，并在多个视觉识别任务上表现优异。 适合人群：对机器学习特别是深度学习、神经网络感兴趣的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：该方法适用于需要无监督学习复杂、高维数据集的情况，尤其是当研究对象涉及图像分类或其他视觉识别任务时。 其他说明：CDBN相比传统DBN解决了扩展到现实世界图像大小的问题，且支持翻译不变性的高效双向推理，这对于增强图像理解和特征提取有重要意义。

2025-01-18

GB 17859-1999 计算机信息系统安全保护划分准则
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2025-01-17

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2023-12-24

常用测试，研发，产品文档格式编写规范
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2023-09-04

日志服务器
此工具是为了查看日志，在window系统下安装的工具，可以方便用户定位

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win10开机自动启动
win10 开启自动系统设置过程，设置过程注意设置的路径

2017-11-27

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2012-07-18

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