何恺明阿尔巴

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3-Guided Image Filtering

Guided image filtering是融合两幅页面个人信息的现实生活，一个filtering input image(透露为p)和一个guide image(透露为I)聚合一个filtering output image(透露为q)。p立即了q的颜色,星体,和色调，I立即了q的边沿。对于投影去雪来说，transmission就是p，雪三幅就是I，refined transmission就是q。

guided filter则通过公式转换，和滤波关系起来，驳斥精致的guided filter，精心的避开了linear system的近似值现实生活，极大减缓了transmission提高效率的低速。

何恺明经典—2009 CVPR Best Paper | Dark Channel Prior

37-Focal Loss for Dense Object Detection

借助于了一个One-Stage红外RetinaNet，同时驳斥Focal Loss来处置One-Stage的都可不均衡原因，在最大限度扫描侦查上首次One-Stage红外的低速和精度都高于Two-Stage红外。近几年来的One-Stage红外(如FCOS、ATSS)，几乎以RetinaNet为基础来进行小型化。

Soft Sampling：追寻更有效率的频域所求决方案

38-Mask R-CNN

在Faster R-CNN的新，上升一个下述再分自成，并且将RoI Pooling拿掉了RoI Align，使得下述再分精度小幅度降低。虽然当前的下述再分方式屡见不鲜，但是精度上直到现在不足以打破Mask R-CNN。

从R-CNN到Mask R-CNN的思维能级

62-Exploring Simple Siamese Representation Learning

SimSiam的原理表述意味着带stop-gradient的孪生网络服务总括研读都可以用EM方式表述。stop-gradient极为重要至关重要的主导作用，并且必须一个先于测努力E的方式来进行辅助应用于。但是SimSiam几乎无法表述仿真断裂反常，SimSiam以及它的相异大大裂反常几乎是一个经验性的推论，仿真断裂几乎必须后续的岗位全面性讨论。

Self-vised: 如何可避免退化所求

SimSiam：孪生网络服务总括研读的顶级原理表述

63-A Large-Scale Study on Unsupervised Spatiotemporal Representation Learning

认为真实世界的Self-vised频域同一个视频的positive pair时长越多长效果越多好，momentum encoder比提高效率最大限度重要，培训时间、backbone、数据库增强和Remix数据库对于得不到更好性能指标至关重要。

何恺明+Ross Girshick：了解探究无都由真实世界总括研读

64-An Empirical Study of Training Self-vised Vision Transformers

MoCov1通过dictionary as a queue和momentum encoder和shuffle BN三个精心新设计，使得能够大大上升K的使用量，将Self-vised的破坏力发挥的极致。MoCov2在MoCov1的新，上升了SimCLR科学实验尝试的tricks，然后反超SimCLR新的成为当时的SOTA，FAIR和Google Research天下无敌相对之作，甚为有华山论剑的意思。MoCov3通过科学实验探究洞察到了Self-vised+Transformer存在的原因，并且应用于简单的方式缓所求了这个原因，这给以前的研究课题者追寻Self-vised+Transformer备有了很好的造物主。

MoCo两部

65-Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners

MAE新设计了一个encoder-decoder先于培训方，encoder只送至image token，decoder同时送至image token和mask token，对patch序列来进行修缮，最后还原成页面。相比于BEiT，省去了乏味的培训tokenizer的现实生活，同时对image token和mask token来进行所求耦，特征提取和投影修缮来进行所求耦，encoder只都由image token的特征提取，decoder专注于投影修缮，这种新设计单独导致了培训低速小幅度降低，同时降低精度，真称得上MAE文章之前所说的win-win scenario了。

NLP和CV的双子，注入Mask的先于培训仿真BERT和MAE

kaiming科研嗅觉顶级，每次都能精准的摔在最关键的原因上，驳斥的方式简洁明了，同时又蕴含可贵的思维，文章炫目，科学实验详尽扎实，岗位质量所述一切。

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