22 昆明得一 247 23 苏州飞旺 241 24 哈尔滨神州 235 25 四川泛美 232 26 南京模幻 229 27 北京国遥 224 28 河南沃达 219 29 吉林羽脉 218 30 云南通用 216 人数 机构 备注 1000- 2 500-999 2 400-499 3 300-399 4 200-299 21 100-199 46 0-99 147

Transformer，通过聚焦图像结构特 征优化增强流程，在保证增强效果的同时将计算复杂度降低 30%，满足了实时图像增强的 轻量化需求，与前述模型相比更适合移动端与嵌入式设备部署。UW-GAN[218]虽主要面向水 下图像，但其将深度估计与图像增强结合的思路具有跨场景借鉴意义，通过估计水下场景深 度优化增强参数，使水下图像的对比度与色彩还原度显著提升，为特殊环境下的图像增强提 供了新视角。SVPA enhancement[C]//Proceedings of the IEEE/CVF International Conferenc e on Computer Vision, 2021: 4106-4115. [218] Hambarde P, Murala S, Dhall A. UW-GAN: Single-image depth estimation and imag e enhancement for underwater 低了数据需 求。该方法通过量化权重、激活值和键值缓存，成功将模型量化至 4 位，同时提升了吞吐量。 该技术填补了以往大模型量化感知训练研究的空白，具有重要的创新意义。BitDistiller[218] 将 QAT 与自蒸馏技术相结合，在 sub-4-bit 精度下显著提升大模型性能。该方法采用定制化 的非对称量化、数据裁剪策略，并结合置信度感知的 KL 散度目标函数，实现更快收敛和更 优