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【Pytorch基础教程40】DLRM推荐算法模型部署
note 文章目录 note一、DLRM模型1. 特征工程和embedding层2. butterfly shuffle3. 模型结构 二、模型部署Reference 一、DLRM模型
DLRM是2020年meta提出的工业界推荐算法模型，模型结构非常简单，也没用到什么attention机制等的东西，更多是注重…
CAN/杂谈/Scope
CAN驱动总线（高速），500Kbit/s，可基本满足实时要求。
CAN舒适总线（低速），100 Kbit/s，用于对时间要求不高的情况。
数据传输终端：是一个电阻，防止数据在线端…
查看和终止 PostgreSQL 连接会话
文章目录 利用视图 pg_stat_activity 查看连接会话通过操作系统命令查看连接会话利用 pg_cancel_backend() 终止正在运行的语句通过操作系统命令终止正在运行的语句利用 pg_terminate_backend() 终止连接会话通过操作系统命令终止连接会话 大家好，我是只谈技术不剪发…
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Android 12 已来，你的 App 崩溃了吗？
Android 12 已来，你的 App 崩溃了吗？ 我们已经开始做 Android 12 的适配了，在 Android 12 中包含了很多的功能和一些行为的变更，接下来我们一起来分析这些行为的变更对我们的应用产生了那些影响。
通过这篇文章你将学习到以下内容…
论文笔记之No-reference blur assessment based on edge modeling
No-reference blur assessment based on edge modeling
摘要
本文展示一种客观的无参考模糊度量算法，基于边缘模型的模糊度量，Blur metric based on edge modeling(EMBM)。对边缘的每一个像素的宽度和对比度进行描述和估计，从而给出该像素的…
4K视频质量测试/4K质量评价
ClearView 视频质量分析系统是专业的音视频测试方案提供商
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Mura-最小可觉差
参考：https://www.cnblogs.com/jsxyhelu/p/7054573.html 随着TFT-FPD（Thin Film Transistor-Flat Panel Display）技术的普及，平板显示器已经彻底替代CRT显示器技术。平板显示的种类很多，按显示媒质和工作原理分&#x…
 图像相似度和图像可见性分析，即SSIM)
(论文分析) 图像相似度和图像可见性分析，即SSIM
这篇是论文 Image Quality Assessment: From Error Visibility to Structural Similarity 的解读
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1. 结构相似度 这篇文章的研究背景是建立一个衡量图像质量好坏的测量准则。客观图像质量测量分为两种…
【AI初识境】深度学习模型评估，从图像分类到生成模型
文章首发于微信公众号《有三AI》
【AI初识境】深度学习模型评估，从图像分类到生成模型
这是《AI初识境》第10篇，这次我们说说深度学习模型常用的评价指标。所谓初识，就是对相关技术有基本了解，掌握了基本的使用方法。
凡事用数…
常见深度学习模型评估指标
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一个深度学习模型在各类任务中的表现都需要定量的指标进行评估，才能够进行横向的对比比较，包含了分类、回归、质量评估、生成模型中常用的指标。
1 分类评测指标
图像分类是计算机视觉中最基础的一个任务，也是几乎所…
与图像压缩)
最小可觉察误差(JND)与图像压缩
1. JND算法背景/意义
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最小可觉察误差(JND, Just Noticeable Distortion)用于表示人眼不能察觉的最大图像失真，体现了人眼对图像改变的容忍度。在图像处理领域，JND 可以用来度量人眼对图像中不同区域失真的敏感性。目前已有多个 JND 模型被…
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两幅二值图像叠加_视频/图像质量评价综述(一)
1. 概述 视频/图像质量评价(Video/Image Quality Assessment)是指通过主客观的方式对两幅主体内容相同的图像信息的变化与失真进行感知、衡量与评价。 视频/图像质量评价包括视频/图像的逼真度与可懂度，逼真度是指被评价图像与标准图像的偏离程度，可懂度是指表示图像能向人或…
【AI】人类视觉感知特性与深度学习模型（1/2）
目录
一、关于人类视觉感知
1.1 视觉关注
1.自上而下（Top-down）的视觉关注
编辑
2.自下而上（Bottom-up）的视觉关注
3.区别和记忆点
1.2 视觉掩盖
1.常见的视觉掩盖效应
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![[paper]AdvJND:Generating Adversarial Examples with Just Noticeable Difference](http://pic.002.xiahunao.cn/mzlw/[paper]AdvJND:Generating Adversarial Examples with Just Noticeable Difference)
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生成对抗样本有两个要求：攻击成功率和图像保真度指标。 增加扰动可以确保对抗样本的攻击成功率很高； 但是生成的对抗样本隐蔽性很差。 为了在攻击成功率和图像保真度之间取折衷，提出了一种名为AdvJND的方法，该方法在生成对抗样本时在失真函数的约束下添加了视觉模型系数，该…