panda: adapting pretrained features for anomaly detection and segmentation

'b'panda:适应预训练特征进行异常检测和分割'是一种机器学习技术，其利用预训练的特征来进行图像的异常检测和分割。该技术可用于各种领域，如医学影像分析、工业检测等。通过利用先前经验得到的预训练特征，可以提高算法的准确性和效率。

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bending reality: distortion-aware transformers for adapting to panoramic semantic segmentation

b'bending reality: distortion-aware transformers for adapting to panoramic semantic segmentation'的中文意思是“扭曲感知变换器：适应全景语义分割的变换器”。它是一种用于全景图像语义分割的算法，利用扭曲感知变换器来适应全景图像的形变和扭曲，使得分割结果更加精确和准确。

on content-aware post-processing: adapting statistically learned models

内容感知后处理：适应统计学习模型，是一种通过应用统计学习模型来调整数字图像和视频的技术。该方法是一种自适应技术，可以快速识别图像或视频中的不希望的区域，并将其进行后处理，达到更佳的视觉效果。

统计学习模型通过不断学习，可以准确地识别并分类不同类型的图像和视频，因此可以被应用于内容感知后处理中。利用这种技术，用户可以去除图像或视频中的不希望的内容，比如人物、背景等。这种技术可以被应用在广泛的领域中，包括电影制作、摄影、计算机视觉等。

此外，内容感知后处理技术也可以被应用在一些自动化的场景中，比如智能驾驶和智能监控。这种技术可以自动地识别驾驶员或监控画面中的异常情况，并进行相应的后处理，达到更加安全和高效的效果。

总之，内容感知后处理：适应统计学习模型，是一种非常有潜力的技术，它可以在很多领域中得到应用，并且有望推动图像和视频处理技术的进一步发展。