像素摩托cp

摩托罗拉X30Pro搭配了三个摄像头，分别是一千两百万像素高定人像镜头，五千万像素超广角/微距镜头，两亿像素镜头，估计正面配置的摄像头质量也很高，采用了6,000万像素的高清摄像头，从这款手机的摄像头搭配就能看出来，摩托罗拉X30Pro付出了很多的诚意。无论是前面的6,000万像素摄像头还是后面的两翼像素摄像头，在同等级别的手机当中都有着极强的实力。

如上所述，直接使用不可靠的预测作为伪标签将导致[2]的性能下降。在本文中，我们提出了一种使用不可靠伪标签的替代方法，我们称我们的框架为U2PL。首先我们观察到，一个不可靠的预测通常只在几个类中被混淆，而不是所有的类。以图2为例，具有白色十字的像素在类摩托车和人上接收到相似的概率，但模型非常确定这个像素不属于类车和火车。

图2。在不可靠的伪标签上的说明。(a)从未标记的图像中预测，其中低熵像素和高熵像素分别表示可靠和不可靠的预测。(b)像素级的伪标签仅来自可靠的预测，其中白色区域内的像素没有被分配一个伪标签。(c)可靠预测的类别概率（即黄色十字），它有足够的信心来监督学生模型。(d)不可靠预测（即白色十字）的类别概率，它徘徊在摩托车和人之间，但有足够的信心不属于汽车和火车。

在半监督学习任务中，丢弃不可靠的伪标签或降低其权值被广泛用于防止模型性能[37,41,43,50]的下降。我们遵循这种直觉，过滤掉基于等式的不可靠的伪标签(6).然而，这种对不可靠的伪标签的蔑视可能会导致信息的丢失。显然，不可靠的伪标签可以为更好地区分提供信息。例如，图2中的白色十字，是一个典型的不可靠像素。其分布证明了模型对区分阶级人和阶级摩托车的不确定性。然而，该分布也证明了模型的确定性，不将该像素区分为车厢、火车、班自行车等。这一特点使我们提出我们的U2PL使用不可靠的伪标签进行半监督语义分割的主要见解。

需要注意的是，此前业内人士透露骁龙8Gen2超大核频率为3.36GHz，打破目前地表最高频率纪录，明显与摩托罗拉X40入网信息对不上。其实这也不奇怪，全部信息与实际量产情况有差异属于正常现象，部分厂商会在发布后再进行更正，例如此前有旗舰的手机入网，标注后置镜头为1600万像素，明显与量产后实际情况不相符。