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对于人类来说，评估两幅图像之间的感知相似度几乎是毫不费力且快速的

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一个最典型的例子就是模糊会造成图像在感知上的很大不同，但是在L2 范数上却差别不大。

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该数据集包括484K 个人类判断，具有大量传统失真，如对比度、饱和度和噪声等；

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此任务在概念上与常规GAN设置相似，不同之处在于

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随着计算机视觉研究的不断推进，研究人员开始挑战更加困难的计算机视觉问题，

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层次化的卷积神经网络以及启发自认知模型的注意力机制受到关注。

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与一般视频分析相比，其难点在于事件视频更加复杂，更加多样化，而最终目标也更具挑战性。

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场景理解的目的是计算机视觉系统通过分析处理自身所配置的传感器采集的环境感知数据，

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此外神经网络压缩方向也是是目前深度学习研究的一个热门的方向，

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全部是没有科学论证的主观判断，不过都进行了实践。