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    UFA-FUSE:一种用于多聚焦图像融合的新型深度监督混合模型

    传统的融合方法和基于深度学习的融合方法通过一系列后处理过程生成中间决策图,得到融合图像。然而,这些方法产生的融合结果容易丢失源图像的一些细节或产生伪影。受到基于深度学习的图像重建技术的启发,我们提出了一种不需要任何后处理的多焦点图像融合网络框架,以端到端监督学习的方式解决这些问题。为了充分训练融合模型,我们生成了一个包含地面真实融合图像的大规模多聚焦图像数据集。为了获得信息更丰富的融合图像,进一步设计了一种基于统一融合注意的融合策略,该融合策略由通道注意模块和空间注意模块组成。

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    "反人类"的个性化推荐

    个性化推荐,指的是根据用户的个体偏好或者上下文信息,对某些内容进行个性化的决策。最常见的例子,比如新闻app中的内容流,视频和电商网站的“相关推荐”、以及广告中使用的个性化重定向等(可以参见《计算广告》一书)。 由于个性化推荐会大量利用用户行为数据与内容数据,它是大数据在互联网领域最常见的落地应用之一。因此,很多大数据码农码畜们在加入一个新公司时,往往喜欢豪情万丈地向码皇们建议:把某某位置交给我吧,我能用数据和推荐技术把它的点击量提高50%! 提高点击量虽然很重要,但是这是个性化推荐的主要作用么?不然。在正确认识个性化推荐的作用之前,我们先要学会识破一个推荐产品常用的装逼姿势:“我们全站有80%的流量来自个性化推荐”。 其实,这里的数字往往是真实的,那么为什么说是装逼呢?这可以用一个故事来比喻。从前有一个小山村,村民们过着自给自足,男耕女织的生活。忽然有一天,从村外来了一支队伍,他们宣布此山他们开,此树他们栽,并且自豪地对村民们说:是我们养育了你们全村老少。这当然仅仅是一个故事,读者们不要瞎联想。不过,全站流量的个性化占比这样的说法,跟这个故事有点儿像。请大家看下图:

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