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然而，获取大规模的平行数据对于某些任务可能是困难的或成本较高的。因此，如果缺乏足够的平行数据，DeWave方法的性能可能会受到限制。
研究团队提出了一种考虑遮挡的场景参数化方法，将整个场景分解为遮挡、人物和背景三个部分。此外，我们设计了广泛的客观函数，以帮助强化人物与遮挡、背景的分离，并确保对人物模型的完整性。我们通过在野外视频上进行实验证明了我们方法的有效性。
该工具为解决关键指标异常提供了系统指导，用户可以按照决策树隔离基础设施、流量或模型版本等因素。值班人员随后可以评估跨实验的预测质量并定位任何降级。HawkEye通过利用先进的模型可解释性算法进一步缩小根本原因的范围，这些算法识别与预测分布异常相关的输入特征。工程师们将收到需要修复的功能的可行性排名列表，以迅速解决问题。