最近一直在听一首歌，碎银几两，也推荐给身边的几位朋友，感觉有些歌词写出了自己的心声。

　　很少去医院，但是去了儿童医院，才发觉看病真不容易，基本上挂个号要等两个小时以上。

　　因为前段时间，老家重新装修，他为了省钱，自己搬了很多重物，直接导致膝盖积水。

　　有时想想，人生在世，其实无非就几件事：父母安康、儿女健康、夫妻和畅、碎银几两。

　　本周开始，为了便于大家快速了解行业动态，大白对部分文章进行总结简述，大家可以根据自己的喜好，再进一步阅读。

　　无论是 Kaggle 竞赛还是工业部署，机器学习模型在模型训练完后，都面临着无尽的调优需求，用以提高性能。在这个过程中我们要遵循怎样的思路呢？

　　本文将介绍一些常用策略，包括选择最佳算法、调整模型设置和特征工程的方法。

　　本文中对衡量深度学习模型大小的一些常用指标，如计算量、参数量、访存量、内存占用等进行探讨，分析这些指标对模型部署推理的影响，尤其是计算量与访存量对模型推理速度的影响，并给出在不同硬件架构下设计网络结构的一些建议。

　　本文中给出了最新的成果，Hinton团队的最新工作Pix2Seq对此进行了探索，它将目标检测问题转换成了语言模型问题，并在COCO数据集上取得了与DETR相当甚至更优性能。

　　Pix2Seq是一种简单而通用的目标检测框架，不同于已有显式集成先验知识的方案，将目标检测任务，转换成基于观测像素输入的语言模型任务。

　　经典的目标检测如Faster R-CNN, YOLOv3等都用到了Anchor，不过怎么设计Anchor，每个目标检测方法各不相同。

　　这些基于anchor的方法的目的，是学习一个从Anchor到GT Box的转换函数，本文进一步讲解理论感受野、Anchor、实际感受野三者之间的关系。

　　DeblurGANv2的思路与GAN大致相同，区别之处在于其对GAN做了大量优化，G主要有两个改变：

　　想换个发型？想知道自己 20 年后的样子？还在为P图却P不出想要的效果而发愁吗？

　　Talk-to-Edit是南洋理工大学、香港中文大学提出的一个交互式人脸编辑框架，可以通过用户和系统之间的对话进行细粒度的属性操作。

　　该方法采用Deformable DETR结构，对things和stuff采用了统一的mask预测流程泽装备制造，使全景分割更加简洁有效。

　　在医学图像分析的众多可用方法中，UNet是最受欢迎的神经网络之一，它通过在编码器和解码器之间添加级联来保持原始特征，这使得它在工业领域仍有广泛的应用。

　　在实验中，形成了一个端到端的网络，并获得了比以往许多基于Unet的算法更好的分割结果。

　　Video-Touch 是第一个人机交互系统。它允许多名用户，在世界任何地方通过视频通话应用（例如 Google Meet、Zoom、Skype）对其进行控制。

　　1. 通过视频会议应用，在用户设备上获取网络摄像头视频，然后将其发送至机器人计算机（“服务器”）；

　　2. 用户的网络摄像头视频串流通过 OBS 虚拟摄像头工具被捕捉到机器人的计算机显示器上；

　　3. 识别模块在 MediaPipe 的帮助下读取用户的动作和手势，并通过 ZeroMQ 发送给下一个模块；

　　“瘦脸”、“小头”、泽装备制造“长腿”等美型美体功能，已经成为各美颜App的标配，是人像美化技术的重要组成部分，在短视频、人像照片美化等领域都有着广阔的应用前景。

　　但是对人脸、人体在做形变的时候，背景区域也会跟着扭曲变形，比如用户吐槽的 “墙都P歪了”，“门都不是直的”，也成为用户吐槽美颜显“假”的主要原因之一。

　　快手Y-tech美颜算法团队提出的算法，支持对快手上所有美型、美体操作后的背景扭曲现象进行矫正。

　　Facebook 首席技术官 Mike Schroepfer 宣布，他将在明年卸任，并改任公司的“高级研究员”。

　　而此次Bosworth 被提升为CTO ，可能表明硬件在 Facebook 的未来计划中越来越重要。今年年初，Facebook表示，“元宇宙”（metaverse）将成为其 Oculus 部门的主要关注点。

　　虽然说没有适合每个人的方法，因为每个人的特点和所处的环境都不一样，但有个参考总是好的。

　　本文将研究生三年的点点滴滴都记录下来，写得很真诚，对于还在本科阶段的小伙伴会很有帮助。

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