Recently, there has been increasing interest in synthesizing data to improve downstream text-to-SQL tasks. In this paper, we first examined the existing synthesized datasets and discovered that state-of-the-art text-to-SQL algorithms did not further improve on popular benchmarks when trained with augmented synthetic data. We observed two shortcomings: illogical synthetic SQL queries from independent column sampling and arbitrary table joins. To address these issues, we propose a novel synthesis framework that incorporates key relationships from schema, imposes strong typing, and conducts schema-distance-weighted column sampling. We also adopt an intermediate representation (IR) for the SQL-to-text task to further improve the quality of the generated natural language questions. When existing powerful semantic parsers are pre-finetuned on our high-quality synthesized data, our experiments show that these models have significant accuracy boosts on popular benchmarks, including new state-of-the-art performance on Spider.

Image-based head swapping task aims to stitch a source head to another source body flawlessly. This seldom-studied task faces two major challenges: 1) Preserving the head and body from various sources while generating a seamless transition region. 2) No paired head swapping dataset and benchmark so far. In this paper, we propose an image-based head swapping framework (HS-Diffusion) which consists of a semantic-guided latent diffusion model (SG-LDM) and a semantic layout generator. We blend the semantic layouts of source head and source body, and then inpaint the transition region by the semantic layout generator, achieving a coarse-grained head swapping. SG-LDM can further implement fine-grained head swapping with the blended layout as condition by a progressive fusion process, while preserving source head and source body with high-quality reconstruction. To this end, we design a head-cover augmentation strategy for training and a neck alignment trick for geometric realism. Importantly, we construct a new image-based head swapping benchmark and propose two tailor-designed metrics (Mask-FID and Focal-FID). Extensive experiments demonstrate the superiority of our framework. The code will be available: https://github.com/qinghew/HS-Diffusion.

Radar, the only sensor that could provide reliable perception capability in all weather conditions at an affordable cost, has been widely accepted as a key supplement to camera and LiDAR in modern advanced driver assistance systems (ADAS) and autonomous driving systems. Recent state-of-the-art works reveal that fusion of radar and LiDAR can lead to robust detection in adverse weather, such as fog. However, these methods still suffer from low accuracy of bounding box estimations. This paper proposes a bird's-eye view (BEV) fusion learning for an anchor box-free object detection system, which uses the feature derived from the radar range-azimuth heatmap and the LiDAR point cloud to estimate the possible objects. Different label assignment strategies have been designed to facilitate the consistency between the classification of foreground or background anchor points and the corresponding bounding box regressions. Furthermore, the performance of the proposed object detector can be further enhanced by employing a novel interactive transformer module. We demonstrated the superior performance of the proposed methods in this paper using the recently published Oxford Radar RobotCar (ORR) dataset. We showed that the accuracy of our system significantly outperforms the other state-of-the-art methods by a large margin.

最近的作品显示了深度学习模型在词汇（IV）场景文本识别中的巨大成功。但是，在现实情况下，播音外（OOV）单词非常重要，SOTA识别模型通常在OOV设置上表现较差。受到直觉的启发，即学习的语言先验有限的OOV预言性，我们设计了一个名为Vision语言自适应相互解码器（VLAMD）的框架，以部分解决OOV问题。 VLAMD由三个主要谱系组成。首先，我们建立了一个基于注意力的LSTM解码器，具有两个适应性合并的仅视觉模块，可产生视觉平衡的主分支。其次，我们添加了一个基于辅助查询的自动回归变压器解码头，以进行通用的视觉和语言先验表示学习。最后，我们将这两种设计与双向培训相结合，以进行更多样化的语言建模，并进行相互的顺序解码以获得强烈的结果。我们的方法在IV+OOV和OOV设置上分别实现了70.31 \％和59.61 \％单词的准确性，分别在ECCV 2022 TIE TIE Workshop上的OOV-ST挑战的裁剪单词识别任务上，我们在这两个设置上都获得了第一名。

基于卷积神经网络（CNN）的方法提供了有效的解决方案，以增强压缩图像和视频的质量。但是，这些方法忽略了使用原始数据增强质量的方法。在本文中，我们通过提出一种基于在线学习的方法来采用HEVC内编码图像的质量增强质量增强图。当需要增强质量时，我们在线训练我们在编码器端提出的模型，然后使用参数来更新解码器端的模型。该方法不仅可以改善模型性能，而且还可以使一个模型可用于多个编码方案。此外，离散余弦变换（DCT）系数中的量化误差是各种HEVC压缩伪像的根本原因。因此，我们结合了频域先验以协助图像重建。我们设计了基于DCT的卷积层，以生成适合CNN学习的DCT系数。实验结果表明，与最先进的方法相比，我们提出的基于在线学习的双域网络（OL-DN）取得了出色的性能。

由于字体，大小，颜色和方向的各种文本变化，任意形状的场景文本检测是一项具有挑战性的任务。大多数现有基于回归的方法求助于回归文本区域的口罩或轮廓点以建模文本实例。但是，回归完整的口罩需要高训练的复杂性，并且轮廓点不足以捕获高度弯曲的文本的细节。为了解决上述限制，我们提出了一个名为TextDCT的新颖的轻巧锚文本检测框架，该框架采用离散的余弦变换（DCT）将文本掩码编码为紧凑型向量。此外，考虑到金字塔层中训练样本不平衡的数量，我们仅采用单层头来进行自上而下的预测。为了建模单层头部的多尺度文本，我们通过将缩水文本区域视为正样本，并通过融合来介绍一个新颖的积极抽样策略，并通过融合来设计特征意识模块（FAM），以实现空间意识和规模的意识丰富的上下文信息并关注更重要的功能。此外，我们提出了一种分割的非量最大抑制（S-NMS）方法，该方法可以过滤低质量的掩模回归。在四个具有挑战性的数据集上进行了广泛的实验，这表明我们的TextDCT在准确性和效率上都获得了竞争性能。具体而言，TextDCT分别以每秒17.2帧（FPS）和F-measure的F-MEASIE达到85.1，而CTW1500和Total-Text数据集的F-Measure 84.9分别为15.1 fps。

多对象跟踪（MOT）是现代高级驾驶员辅助系统（ADA）和自动驾驶（AD）系统的关键应用之一。 MOT的大多数解决方案都是基于随机矢量贝叶斯过滤器，例如Global最近的邻居（GNN）以及基于规则的启发轨道维护。随着随机有限集（RFS）理论的发展，最近已将RFS贝叶斯过滤器应用于ADA和AD Systems的MOT任务中。但是，由于计算成本和实施复杂性，它们在实际流量中的有用性是对疑问的。在本文中，据透露，具有基于规则的启发式轨道维护的GNN不足以在ADA和AD系统中基于激光雷达的MOT任务。通过系统地比较几个不同的基于对象过滤器的跟踪框架，包括传统的随机矢量贝叶斯滤波器，以及基于规则的启发式跟踪维护和RFS贝叶斯过滤器，可以说明这种判断。此外，提出了一个简单有效的跟踪器，即使用全局最近邻居（GNN-PMB）跟踪器的Poisson Multi-Bernoulli滤波器，建议用于基于激光雷达的MOT任务。拟议的GNN-PMB跟踪器在Nuscenes测试数据集中取得了竞争性的结果，并显示出优于其他最先进的LIDAR的跟踪性能，而Haver Holly Holling Trackers，Lidar和基于摄像机的基于摄像头的跟踪器。

在本文中，我们提出了用于HEVC内部编码的亮度引导的色彩图像增强卷积神经网络。具体而言，我们首先开发一个封闭式的递归不对称卷积块，以恢复每个降解的镀铬图像，从而生成中间输出。然后，在亮度图像的引导下，该中间输出的质量进一步改善，最终产生了高质量的色彩图像。当我们提出的方法在用HEVC内部编码的颜色图像压缩中采用时，它分别获得了U和V图像的HEVC比HEVC的28.96％和16.74％的BD速率增益，因此，这表明了其优越性。

与单峰数据相比，多模式数据可以提供更多功能来帮助模型分析数据的情感。先前的研究作品很少考虑令牌级的功能融合，很少有工作探索学习与多模式数据中情感相关的共同特征，以帮助模型融合多模式功能。在本文中，我们提出了一种对比度学习和多层融合（CLMLF）方法，用于多模式情感检测。具体来说，我们首先编码文本和图像以获取隐藏的表示形式，然后使用多层融合模块来对齐和融合文本和图像的令牌级特征。除了情感分析任务外，我们还设计了两个对比学习任务，基于标签的对比度学习和基于数据的对比学习任务，这将帮助该模型学习与多模式数据中情感相关的共同特征。与现有方法相比，对三个公开多模式数据集进行的广泛实验证明了我们对多模式情感检测的有效性。这些代码可在https://github.com/link-li/clmlf上使用

汽车MMWAVE雷达在高级驾驶员辅助系统（ADA）和自动驾驶中起关键作用。基于深度学习的实例细分可以从雷达检测点实时对象识别。在常规培训过程中，准确的注释是关键。然而，由于雷达检测点的高质量注释，由于其歧义和稀疏性，要实现挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种实施基于雷达检测点的实例细分的对比学习方法。我们根据地面真相标签定义正面和负样品，将对比度损失首先训练模型，然后对以下下游任务进行微调。此外，可以将这两个步骤合并为一个，并且可以为未标记的数据生成伪标签，以进一步提高性能。因此，我们的方法有四种不同的培训设置。实验表明，当仅适用于一小部分培训数据时，我们的方法仍然可以与以100％基真实信息进行监督的方式实现可比的性能。