用苹果自拍，留住美好瞬间

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# 用苹果自拍，留住美好瞬间

自拍已经成为时代的潮流，随着技术的发展，苹果自拍的功能越来越强大。如何用苹果自拍留住美好瞬间呢？本文将从4个方面进行详细阐述。

## 1. 利用苹果自拍功能拍摄高清照片和视频

苹果自拍的画质非常出色，能够轻松拍摄出高清的照片和视频。苹果自带的相机应用还可以进行拍照和拍视频的多种模式选择，例如慢动作、延时拍摄、HDR 等等。

苹果相机的使用非常简单，只需要打开相机应用，选择合适的模式，瞄准目标，按下快门即可拍摄。苹果相机的画面稳定性也非常好，即使手持拍摄也能够拍摄出清晰稳定的画面。

此外，苹果自拍还可以进行实时美颜和滤镜处理，让用户可以轻松拍摄出美美的照片和视频。

## 2. 利用苹果自拍功能记录生活点滴

生活中有很多美好的瞬间，苹果自拍可以方便地帮助我们记录下这些瞬间，留住珍贵的回忆。

我们可以利用苹果自拍功能记录下家庭的欢笑时光、朋友的聚会、旅行中的美景等等。这些照片和视频不仅可以让我们回忆起美好时光，还可以与亲朋好友分享。

利用苹果自拍记录生活点滴，可以让我们更加珍惜生活，也可以让我们更加有意义和充实。

## 3. 利用苹果自拍制作照片集和视频集

有了苹果自拍拍摄的照片和视频，我们可以将它们制作成照片集和视频集。

利用照片集和视频集，我们可以分享自己的生活，让更多的人参与到我们的生活中来，与我们分享喜怒哀乐、成长经历，增进彼此的感情和了解。

此外，照片集和视频集也可以成为我们生活中的美好回忆，可以在我们心情不好的时候，打开看看，找到一些慰藉和力量。

## 4. 利用苹果自拍分享到社交平台

苹果自拍还可以方便地分享到各种社交平台上，例如微信、微博、Facebook 等等。

我们可以将自己用苹果自拍拍摄的照片和视频分享到社交平台上，让更多人看到我们的生活、了解我们的喜好、分享彼此的兴趣爱好，增进彼此的情感和联系。

同时，对于那些想要好好利用自己的社交账号、打造品牌和扩展人脉的人来说，苹果自拍的分享功能也可以为他们提供一个强大的工具。

## 总结

用苹果自拍留住美好瞬间，不仅可以让我们记录生活中的美好回忆，还可以让我们更好地分享自己的生活、扩展人脉和打造个人品牌。面对这个越来越流行的潮流，我们要好好利用苹果自拍的功能，留住更多的美好时光和珍贵回忆。

## 问答### Q1: 如何保证苹果自拍的画质？A1: 保证苹果自拍的画质，需要注意以下几点。1. 确保拍摄环境亮度足够，不要出现过于明亮或过于暗的情况。2. 稳住手机，尽量减少抖动的情况。3. 选择合适的模式，例如慢动作、HDR 等。### Q2: 苹果自拍的相册如何管理？A2: 苹果自拍的相册可以通过重要性、时间、地点等多种方式进行管理。用户可以将照片和视频进行分类、整理、编辑、删除等等操作，以便更好地管理和浏览相册内容。### Q3: 如何让苹果自拍的照片更有艺术感？A3: 让苹果自拍的照片更有艺术感，可以通过选择合适的滤镜或在后期进行一些简单的处理。此外，我们还可以尝试一些有意思的构图、角度、光线等等，让自己的照片更具创意和个性化。

用苹果自拍，留住美好瞬间特色

1、章鱼输入法app下载

2、幻境制造虚构手游

3、自然语言处理等新兴智能技术，全面支持各类主流通信协议；

4、好经验!贴心的互动设计和优雅的产品界面为您带来最完美的视频体验

5、开服活动全开，高阶装备顶级时装，神兵仙器应有尽有，畅玩无阻。

用苹果自拍，留住美好瞬间亮点

1、非常便捷的医疗体验

2、同城好友：根据用户设置的同城信息，为您归纳了同一城市的好友信息点击就能沟通

3、人物定位丰富，职业特色鲜明

4、合作伙伴可以在平台上体验各种特效，并根据自己的需要进行选择

5、大量经典的台词，以及优美古文的诗句，都在游戏中有表现。

zhangyushurufaappxiazaihuanjingzhizaoxugoushouyouziranyuyanchulidengxinxingzhinengjishu，quanmianzhichigeleizhuliutongxinxieyi；haojingyan!tiexindehudongshejiheyouyadechanpinjiemianweinindailaizuiwanmeideshipintiyankaifuhuodongquankai，gaojiezhuangbeidingjishizhuang，shenbingxianqiyingyoujinyou，changwanwuzu。OpenOOD更(geng)新(xin)v1.5：全(quan)面(mian)、精(jing)確(que)的(de)分(fen)布(bu)外(wai)檢(jian)測(ce)代(dai)碼(ma)庫(ku)及(ji)测試(shi)平(ping)臺(tai)，支(zhi)持(chi)在(zai)線(xian)排(pai)行(xing)榜(bang)、壹(yi)鍵(jian)测试

新智(zhi)元(yuan)報(bao)道(dao)

編(bian)輯(ji)：LRS

【新智元導(dao)讀(du)】妳(ni)是(shi)否(fou)想(xiang)了(le)解(jie)分布外检测(OOD detection)的最(zui)前(qian)沿(yan)方(fang)法(fa)及其(qi)表(biao)現(xian)卻(que)迷(mi)失(shi)在在數(shu)量(liang)繁(fan)多(duo)的論(lun)文(wen)中(zhong)？你是否想自(zi)己(ji)解決(jue)OOD检测問(wen)題(ti)却苦(ku)於(yu)沒(mei)有(you)一個(ge)統(tong)一的代码库/测试平台來(lai)開(kai)發(fa)和(he)测试性(xing)能(neng)？OpenOOD 1.5版(ban)本(ben)將(jiang)解决如(ru)上(shang)困(kun)惑(huo)！

分布外（OOD）检测對(dui)于开放(fang)世(shi)界(jie)智能系(xi)统的可(ke)靠(kao)運(yun)行至(zhi)關(guan)重(zhong)要(yao)，但(dan)目(mu)前面向(xiang)对象(xiang)的检测方法存(cun)在「評(ping)估(gu)不(bu)一致(zhi)」（evaluation inconsistencies）的问题。

之(zhi)前的工(gong)作(zuo)OpenOOD v1统一了OOD检测的评估，但在可擴(kuo)展(zhan)性和可用(yong)性方面仍(reng)然(ran)存在限(xian)制(zhi)。

最近(jin)开发團(tuan)隊(dui)再(zai)次(ci)提(ti)出(chu)OpenOOD v1.5，相(xiang)比(bi)上一版本，新的OOD检测方法评估在确保(bao)準(zhun)确、標(biao)准化(hua)和用戶(hu)友(you)好(hao)等(deng)方面得(de)到(dao)顯(xian)著(zhu)提升(sheng)。

Paper: https://arxiv.org/abs/2306.09301

OpenOOD Codebase: https://github.com/Jingkang50/OpenOOD

OpenOOD Leaderboard: https://zjysteven.github.io/OpenOOD/

值(zhi)得註(zhu)意(yi)的是，OpenOOD v1.5将其评估功(gong)能扩展到ImageNet等大(da)規(gui)模(mo)数據(ju)集(ji)，研(yan)究(jiu)了重要但尚(shang)未(wei)开发的全譜(pu)OOD检测，並(bing)引(yin)入(ru)了新功能，包(bao)括(kuo)在线排行榜和易(yi)于使(shi)用的评估器(qi)。

這(zhe)項(xiang)工作也(ye)有助(zhu)于深(shen)入的分析(xi)和見(jian)解来自全面的實(shi)驗(yan)結(jie)果(guo)，從(cong)而(er)豐(feng)富(fu)了知(zhi)識(shi)库的OOD检测方法。

通(tong)過(guo)这些(xie)增(zeng)強(qiang)，OpenOOD v1.5旨(zhi)在推(tui)動(dong)OOD研究的進(jin)展，并為(wei)OOD检测研究提供(gong)更强大和更全面的评估基(ji)准。

研究背(bei)景(jing)

对于訓(xun)練(lian)好的圖(tu)像(xiang)分類(lei)器，能讓(rang)其可靠地(di)在开放世界中工作的一个关键能力(li)便(bian)是检测未知的、分布外的（out-of-distribution, OOD）樣(yang)本。

而对于分布外的OOD样本，也就(jiu)是除(chu)了貓(mao)狗(gou)之外的任(ren)何(he)图片(pian)（例(li)如飛(fei)機(ji)、水(shui)果等等），我(wo)們(men)希(xi)望(wang)模型(xing)能夠(gou)检测出它(ta)们是未知的、新穎(ying)的物(wu)體(ti)/概(gai)念(nian)，因(yin)而無(wu)法将它们判(pan)別(bie)到分布內(nei)的猫或(huo)狗任何一类中。

这个问题便是分布外检测（OOD detection），其近年(nian)来吸(xi)引了廣(guang)泛(fan)的关注，新工作層(ceng)出不窮(qiong)。然而領(ling)域(yu)快(kuai)速(su)扩張(zhang)的同(tong)時(shi)，追(zhui)蹤(zong)、衡(heng)量领域的发展现狀(zhuang)却由(you)于種(zhong)种原(yuan)因成(cheng)了一件(jian)難(nan)事(shi)。

原因1：不一致的测试OOD数据集。

深度(du)學(xue)習(xi)各(ge)个任務(wu)的快速发展都(dou)離(li)不开统一的测试数据集（就像图像分类有CIFAR，ImageNet，物体检测有PASCAL VOC，COCO）。

然而不幸(xing)的是OOD检测领域一直(zhi)以(yi)来都缺(que)乏(fa)统一的、被(bei)广泛采(cai)用的OOD数据集。这就造(zao)成了在上图中，當(dang)我们回(hui)看(kan)已(yi)有工作的实验設(she)定(ding)时，會(hui)发现所(suo)用的OOD数据十(shi)分不一致（例如对于CIFAR-10是ID数据的情(qing)況(kuang)，有些工作使用MNIST，SVHN作为OOD，有些工作使用CIFAR-100，Tiny ImageNet作为OOD）。在这样的情况下(xia)，直接(jie)公(gong)平地比較(jiao)全部(bu)方法面臨(lin)巨(ju)大困难。

原因2：令(ling)人(ren)困惑的術(shu)語(yu)。

它们本質(zhi)上都在关注同一个问题，僅(jin)在一些实验设定的細(xi)節(jie)上有著(zhe)微(wei)小(xiao)差(cha)别。然而不同的术语会导致方法之間(jian)形(xing)成不必(bi)要的分支，例如OOD检测和OSR就曾(zeng)經(jing)被当作是兩(liang)个獨(du)立(li)的任务，而不同分支之间的方法（盡(jin)管(guan)在解决同一个问题）也很(hen)少(shao)被放在一起(qi)比较。

原因3：錯(cuo)誤(wu)的操(cao)作。

在許(xu)多工作中，研究者(zhe)们往(wang)往直接使用OOD测试集中的样本来調(tiao)參(can)甚(shen)至训练模型。这样的操作会对方法的OOD检测能力做(zuo)出高(gao)估。

以上的问题显然是对领域的有序(xu)发展不利(li)的，我们迫(po)切(qie)需(xu)要一个统一的基准和平台来测试评估现有以及未来的OOD检测方法。

OpenOOD 在这样的挑(tiao)戰(zhan)下應(ying)运而生(sheng)。其第(di)一版邁(mai)出了重要的一步(bu)，然而有着规模小、可用性有待(dai)提升的问题。

因此(ci)在OpenOOD全新版本v1.5中，我们进一步做了加(jia)强和升級(ji)，试图打(da)造一个全面、准确、易用的测试平台供广大研究者使用。

總(zong)结来看，OpenOOD有着如下重要的特(te)性和貢(gong)獻(xian)：

1. 龐(pang)大、模塊(kuai)化的代码库。

該(gai)代码库将模型结構(gou)、数据預(yu)處(chu)理(li)、後(hou)处理器、训练、测试等等进行了解藕(ou)及模块化，方便復(fu)用以及开发。目前OpenOOD实现了近40种最先(xian)进的針(zhen)对图像分类任务的OOD检测方法。

2. 可一键测试的评估器。

如上图所示(shi)，仅用幾(ji)行代码，OpenOOD的评估器就可以在指(zhi)定的ID数据集上給(gei)出所提供的分类器、后处理器的OOD检测测试结果。

相应的OOD数据是由评估器内部所确定并提供的，这保證(zheng)了测试的一致性和公平性。该评估器也同时支持标准OOD检测（standard OOD detection）和全谱OOD检测（full-spectrum OOD detection）两种場(chang)景（后文会有更多介(jie)紹(shao)）。

3. 在线排行榜。

利用OpenOOD，我们在CIFAR-10，CIFAR-100， ImageNet-200，ImageNet-1K四(si)个ID数据集上比较了近40种OOD检测方法的性能，并将结果制作成了公开排行榜。希望能够幫(bang)助大家(jia)隨(sui)时了解领域内最有效(xiao)、最有潛(qian)力的方法。

4. 实验结果中的新发现。

根(gen)据OpenOOD全面的实验结果，我们在论文中提供了许多新发现。例如，尽管看起来與(yu)OOD检测关系不大，但数据增强（data augmentation）实際(ji)上能有效提升OOD检测的性能，且(qie)这方面提升与具(ju)体OOD检测手(shou)段(duan)帶(dai)来的提升是正(zheng)交(jiao)、互(hu)補(bu)的。

另(ling)外，我们发现已有方法在全谱OOD检测上的表现并不尽如人意，这也将是未来领域内一个重要的待解决问题。

问题描(miao)述(shu)

这一部分会簡(jian)略(lve)、通俗(su)地描述标准与全谱OOD检测的目标。对于更詳(xiang)细、正式(shi)的描述，歡(huan)迎(ying)大家閱(yue)读我们的论文。

首(shou)先討(tao)论一些背景。在我们所考(kao)慮(lv)的图像分类场景下，分布内（ID）数据是由相应的分类任务所定義(yi)的。例如对于CIFAR-10分类，ID分布就对应着它的10个语义类别。

OOD的概念是相对于ID形成的：ID语义类别之外的、与ID类别不同的任何语义类别所对应的图片都是分布外OOD图片。与此同时，我们需要讨论如下两种类型的分布偏(pian)移(yi)（distributional shift）。

Semantic Shift：深层语义层面上的分布變(bian)化，对应上图橫(heng)軸(zhou)。例如训练时语义类别是猫、狗，测试时语义类别是飞机、水果。

Covariate Shift：表层统計(ji)层面上的分布变化（而语义不变），对应上图縱(zong)轴。例如训练时是猫、狗的幹(gan)凈(jing)自然照(zhao)片，测试时是加了噪(zao)聲(sheng)或手繪(hui)的猫、狗图片。

有了上述背景，再结合(he)上图就可以很好理解标准以及全谱OOD检测。

标准OOD检测

目标（1）：在ID分布上训练一个分类器，使其能够准确对ID数据进行分类。这裏(li)假(jia)设测试ID数据与训练ID数据不存在covariate shift。

目标（2）：基于训练好的分类器，设计OOD检测方法使其能够对任意样本进行ID/OOD的二(er)分类區(qu)分。在上图中对应的是将(a)和(c) + (d)区分开来。

全谱OOD检测

目标（1）：与标准OOD检测类似(si)，但区别在于考虑了covariate shift，也就是无论测试ID图片相比训练图片是否有covariate shift，分类器都需要精准分类到相应的ID类别中（例如猫狗分类器不仅应该准确分类“干净”猫狗图片，還(hai)应当能泛化到带噪、模糊(hu)的猫狗图片上）。

目标（2）：同样考虑covariate-shifted ID样本，需要将其与正常(chang)（没有covariate shift）的ID样本一同与OOD样本判别开来。对应上图中区分(a) + (b)和(c) + (d)。

为什(shen)麽(me)全谱OOD检测很重要？

熟(shu)悉(xi)的小夥(huo)伴(ban)可能已经发现，全谱OOD检测中的目标（1）实际上对应着另一个很重要的研究課(ke)题——分布外泛化（OOD generalization）。

需要澄(cheng)清(qing)一下，OOD泛化中的OOD指的是存在covariate shift的样本，而OOD检测中的OOD指的是存在semantic shift的样本。

这两种偏移（shift）都是现实世界中十分常见的，然而现有的OOD 泛化和标准OOD检测都仅仅只(zhi)考虑了其中一种而忽(hu)略了另一种。

与之相反(fan)，全谱OOD检测在同一场景下将两种偏移自然地考虑在了一起，更准确地反映(ying)了我们对于一个理想分类器在开放世界中表现的预期(qi)。

实验结果及新发现

在1.5版本中，OpenOOD对近40种方法在6个基准（benchmark）数据集（4个针对标准OOD检测，2个针对全谱OOD检测）上做了统一、全面的测试。

论文中对所实现的方法及数据集都进行了描述，欢迎大家查(zha)阅。全部实验也都可以在OpenOOD的代码库中复现。这里我们直接讨论从对比结果中得到的发现。

发现1：没有贏(ying)家通吃(chi)（no single winner）。

在上表中，不难发现并没有任何一个方法能够在全部基准数据集上持續(xu)地给出突(tu)出表现。

例如后处理的方法（post-hoc inference methods）ReAct和ASH在大数据集ImageNet上表现優(you)異(yi)，但在CIFAR上相比其他(ta)方法并没有优勢(shi)。

与之相反，一些在训练中加入約(yue)束(shu)的方法（training methods），例如RotPred和LogitNorm，在小数据集上要优于后处理方法，但在ImageNet上并不突出。

发现2：数据增强有效（data augmentations help）。

如上表所示，尽管数据增强并不是專(zhuan)門(men)为OOD检测所设计的，但它们却能有效提升OOD检测的表现。更令人驚(jing)喜(xi)的是，数据增强带来的提升与具体OOD后处理方法带来的提升是互相放大的。

这里以AugMix为例，当它与最简單(dan)的MSP后处理器结合时，在ImageNet-1K near-OOD检测率(lv)上達(da)到了77.49%，仅比不適(shi)用数据增强的交叉(cha)熵(shang)損(sun)失（corss-entropy loss）训练的检测率77.38%高1.47%。

然而当AugMix与更先进的ASH后处理器结合时，相应的检测率比交叉熵基线高了3.99%，并达到了我们测试中最高的82.16%。这样的结果显示了数据增强与后处理器的结合对于未来进一步提升OOD检测能力是非(fei)常有潜力的。

发现3：全谱OOD检测对现有方法提出了挑战（full-spectrum detection poses challenge for current detectors）。

从上图中可以清晰(xi)的看出，当场景从标准OOD检测切換(huan)为全谱OOD检测时（也即(ji)在测试ID数据中加入了covariate-shifted ID图片），絕(jue)大多数方法的性能都表现出了显著的退(tui)化（大于10%的检测率的下降(jiang)）。

这代表着当前方法傾(qing)向于将实际语义未发生变化的covariate-shifted ID图片标記(ji)为OOD。

总的来看，目前方法无法有效地解决全谱OOD检测，而我们相信(xin)这将是未来领域内的一大重要问题。

此外还有许多发现没有列(lie)在这里，例如数据增强对于全谱OOD检测仍舊(jiu)有效等等。再次欢迎大家阅读我们的论文。

展望

我们希望OpenOOD的代码库、测试器、排行榜、基准数据集以及详实的测试结果能够匯(hui)集各路(lu)研究人員(yuan)的力量一起来推动领域发展。十分期待大家使用OpenOOD进行OOD检测的开发、测试。

我们也欢迎任意形式的对OpenOOD的贡献，包括但不限于提出反饋(kui)，将最新的方法添(tian)加到OpenOOD代码库和排行榜中，扩展未来版本OpenOOD等等。

参考資(zi)料(liao)：

https://arxiv.org/abs/2306.09301返(fan)回搜(sou)狐(hu)，查看更多

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