（来源：上观新闻）
这些图片涵盖了室🐇内外各种场景，😳拍摄角度和🚫光线条件↘🤷♀️各异👩👦👦🇧🇲。。Har😍🧔d级别中，两张🦀图的每个👨❤️💋👨区域都😒🆎可能有不🦊seojun是什么意思同的失真🇿🇲🧶类型和➕严重程度，🈶◾需要逐◽💟区域精细分😰👰析，是最✔🌀具挑战🔭性的场🥛💂景😭。
研究团🕷🐬队在论文中汇总了😘⚱一张比较表，清🐌楚地展示了🖇🌦 PAN👹😃DABENCH⏩ 是目前唯⛲一一个🤔同时满足以下全部🇧🇲🇧🇫条件的🇹🇦🔮基准：以区🚱🏀域为核心出发点、🍵🇲🇱具有比较性质🌁⚒（两张图片之间）🦢🤴、支持多🗽🚝seojun是什么意思样化失🔗真类型、包含😆严重程🇧🇲度级别、提供质量⛹🇬🇮评分🍺😶。
训练方式是一种🍔🏗叫做GR🎥PO的强🛌化学习算法：AI☘❎在练习场🗜景中一次生成多个📛📘不同的答案，⛱系统根据每个答案👩👧👦的好坏给出分数🇨🇫，然后通过对🏐🎂比组内分数😡🙃的高低来◽计算每个答案🏹🇨🇬应该被强化还是🆙削弱🐳。可以把每😛😡个令牌理解💠👻为一个🈂"标签贴纸☺🚶♀️"，系🏦统会为图片中的每👴🇳🇵个区域随机分配一🍖个这样的贴纸，然⏸后把贴纸和区域🚑的形状信🛐✉息相结🚪合，再与图像的深🇦🇹层特征融合♥，从而4️⃣为每个区域生成一🇪🇨🚴♀️个"个性化"🇧🇼的特征↔🇨🇩表示🔴🧞♂️。
