In this paper, we aim to design an efficient real-time object detector that exceeds the YOLO series and is easily extensible for many object recognition tasks such as instance segmentation and rotated object detection. To obtain a more efficient model architecture, we explore an architecture that has compatible capacities in the backbone and neck, constructed by a basic building block that consists of large-kernel depth-wise convolutions. We further introduce soft labels when calculating matching costs in the dynamic label assignment to improve accuracy. Together with better training techniques, the resulting object detector, named RTMDet, achieves 52.8% AP on COCO with 300+ FPS on an NVIDIA 3090 GPU, outperforming the current mainstream industrial detectors. RTMDet achieves the best parameter-accuracy trade-off with tiny/small/medium/large/extra-large model sizes for various application scenarios, and obtains new state-of-the-art performance on real-time instance segmentation and rotated object detection. We hope the experimental results can provide new insights into designing versatile real-time object detectors for many object recognition tasks. Code and models are released at https://github.com/open-mmlab/mmdetection/tree/3.x/configs/rtmdet.

The security of artificial intelligence (AI) is an important research area towards safe, reliable, and trustworthy AI systems. To accelerate the research on AI security, the Artificial Intelligence Security Competition (AISC) was organized by the Zhongguancun Laboratory, China Industrial Control Systems Cyber Emergency Response Team, Institute for Artificial Intelligence, Tsinghua University, and RealAI as part of the Zhongguancun International Frontier Technology Innovation Competition (https://www.zgc-aisc.com/en). The competition consists of three tracks, including Deepfake Security Competition, Autonomous Driving Security Competition, and Face Recognition Security Competition. This report will introduce the competition rules of these three tracks and the solutions of top-ranking teams in each track.

The mainstream workflow of image recognition applications is first training one global model on the cloud for a wide range of classes and then serving numerous clients, each with heterogeneous images from a small subset of classes to be recognized. From the cloud-client discrepancies on the range of image classes, the recognition model is desired to have strong adaptiveness, intuitively by concentrating the focus on each individual client's local dynamic class subset, while incurring negligible overhead. In this work, we propose to plug a new intra-client and inter-image attention (ICIIA) module into existing backbone recognition models, requiring only one-time cloud-based training to be client-adaptive. In particular, given a target image from a certain client, ICIIA introduces multi-head self-attention to retrieve relevant images from the client's historical unlabeled images, thereby calibrating the focus and the recognition result. Further considering that ICIIA's overhead is dominated by linear projection, we propose partitioned linear projection with feature shuffling for replacement and allow increasing the number of partitions to dramatically improve efficiency without scarifying too much accuracy. We finally evaluate ICIIA using 3 different recognition tasks with 9 backbone models over 5 representative datasets. Extensive evaluation results demonstrate the effectiveness and efficiency of ICIIA. Specifically, for ImageNet-1K with the backbone models of MobileNetV3-L and Swin-B, ICIIA can improve the testing accuracy to 83.37% (+8.11%) and 88.86% (+5.28%), while adding only 1.62% and 0.02% of FLOPs, respectively.

低光图像增强功能是一个经典的计算机视觉问题，旨在从低光图像中恢复正常暴露图像。但是，该领域常用的卷积神经网络擅长对空间结构域中的低频局部结构特征进行取样，从而导致重建图像的纹理细节不清楚。为了减轻这个问题，我们建议使用傅立叶系数进行新的模块，该模块可以在频率阶段的语义约束下恢复高质量的纹理细节并补充空间域。此外，我们使用带有不同接收场的扩张卷积为图像空间域设计了一个简单有效的模块，以减轻频繁下采样引起的细节损失。我们将上述部分集成到端到端的双分支网络中，并设计一个新颖的损失委员会和一个自适应融合模块，以指导网络灵活地结合空间和频域特征，以产生更令人愉悦的视觉效果。最后，我们在公共基准上评估了拟议的网络。广泛的实验结果表明，我们的方法的表现优于许多现有的最先进的结果，表现出出色的性能和潜力。

ICECUBE是一种用于检测1 GEV和1 PEV之间大气和天体中微子的光学传感器的立方公斤阵列，该阵列已部署1.45 km至2.45 km的南极的冰盖表面以下1.45 km至2.45 km。来自ICE探测器的事件的分类和重建在ICeCube数据分析中起着核心作用。重建和分类事件是一个挑战，这是由于探测器的几何形状，不均匀的散射和冰中光的吸收，并且低于100 GEV的光，每个事件产生的信号光子数量相对较少。为了应对这一挑战，可以将ICECUBE事件表示为点云图形，并将图形神经网络（GNN）作为分类和重建方法。 GNN能够将中微子事件与宇宙射线背景区分开，对不同的中微子事件类型进行分类，并重建沉积的能量，方向和相互作用顶点。基于仿真，我们提供了1-100 GEV能量范围的比较与当前ICECUBE分析中使用的当前最新最大似然技术，包括已知系统不确定性的影响。对于中微子事件分类，与当前的IceCube方法相比，GNN以固定的假阳性速率（FPR）提高了信号效率的18％。另外，GNN在固定信号效率下将FPR的降低超过8（低于半百分比）。对于能源，方向和相互作用顶点的重建，与当前最大似然技术相比，分辨率平均提高了13％-20％。当在GPU上运行时，GNN能够以几乎是2.7 kHz的中位数ICECUBE触发速率的速率处理ICECUBE事件，这打开了在在线搜索瞬态事件中使用低能量中微子的可能性。

在这项研究中，我们深入研究了半监督对象检测〜（SSOD）所面临的独特挑战。我们观察到当前的探测器通常遭受3个不一致问题。 1）分配不一致，传统的分配策略对标记噪声很敏感。 2）子任务不一致，其中分类和回归预测在同一特征点未对准。 3）时间不一致，伪Bbox在不同的训练步骤中差异很大。这些问题导致学生网络的优化目标不一致，从而恶化了性能并减慢模型收敛性。因此，我们提出了一个系统的解决方案，称为一致的老师，以补救上述挑战。首先，自适应锚分配代替了基于静态的策略，该策略使学生网络能够抵抗嘈杂的psudo bbox。然后，我们通过设计功能比对模块来校准子任务预测。最后，我们采用高斯混合模型（GMM）来动态调整伪盒阈值。一致的老师在各种SSOD评估上提供了新的强大基线。只有10％的带注释的MS-Coco数据，它可以使用Resnet-50骨干实现40.0 MAP，该数据仅使用伪标签，超过了4个地图。当对完全注释的MS-Coco进行其他未标记的数据进行培训时，性能将进一步增加到49.1 MAP。我们的代码将很快开源。

整合多个在线社交网络（OSN）对许多下游社交挖掘任务（例如用户偏好建模，建议和链接预测）具有重要意义。但是，不幸的是，伴随着越来越多的隐私问题，泄漏敏感用户信息。如何完全利用来自不同在线社交网络的数据，同时保存用户隐私仍然无法解决。为此，我们提出了一个跨网络的社交用户嵌入框架，即DP-Crosue，以一种隐私性的方式学习用户的全面表示。我们共同考虑具有不同隐私保证的部分调整社交网络的信息。特别是，对于每个异质社交网络，我们首先引入一个混合差异隐私概念，以捕获异构数据类型的隐私期望的变化。接下来，为了找到跨社交网络的用户链接，我们进行了无监督的基于用户嵌入的对齐方式，其中通过异质网络嵌入技术实现了用户嵌入。为了进一步增强用户嵌入，一种新颖的跨网络GCN嵌入模型旨在通过那些对齐用户跨网络传输知识。在三个现实世界数据集上进行的广泛实验表明，我们的方法对用户兴趣预测任务以及捍卫用户属性推理攻击的嵌入进行了重大改进。

域的适应性旨在使标记的源域和未标记的目标域对齐，并且大多数现有方法都认为源数据是可访问的。不幸的是，这种范式引起了数据隐私和安全性的关注。最近的研究试图通过无源设置来消除这些问题，该设置将源训练的模型适应目标域而不暴露源数据。但是，由于对源模型的对抗性攻击，无源范式仍然有数据泄漏的风险。因此，提出了黑框设置，其中只能利用源模型的输出。在本文中，我们同时介绍了无源的适应和黑盒适应性，提出了一种新的方法，即来自频率混合和相互学习（FMML）的“更好的目标表示”。具体而言，我们引入了一种新的数据增强技术作为频率混音，该技术突出了插值中与任务相关的对象，从而增强了目标模型的类符合性和线性行为。此外，我们引入了一种称为相互学习的网络正则化方法，以介绍域的适应问题。它通过自我知识蒸馏传输目标模型内部的知识，从而通过学习多尺度目标表示来减轻对源域的过度拟合。广泛的实验表明，我们的方法在两种设置下都可以在几个基准数据集上实现最新性能。

单元实例分割是一项旨在针对图像中每个单元格的联合检测和分割的新任务。最近，在此任务中应用了许多实例细分方法。尽管取得了巨大的成功，但仍然存在两个主要弱点，这是由于定位细胞中心点的不确定性而引起的。首先，可以很容易地将密集的填充细胞识别到一个细胞中。其次，细胞的细胞很容易被识别为两个细胞。为了克服这两个弱点，我们提出了一个基于多控制回归指南的新细胞实例分割网络。借助多功能回归指导，该网络具有不同视图中每个单元格的能力。具体而言，我们首先提出了一种高斯指导注意机制，以使用高斯标签来指导网络的注意力。然后，我们提出了一个点回归模块，以帮助细胞中心的回归。最后，我们利用上述两个模块的输出来进一步指导实例分割。借助多轮回归指导，我们可以充分利用不同区域的特征，尤其是细胞的中心区域。我们在基准数据集，DSB2018，CA2.5和SCIS上进行了广泛的实验。令人鼓舞的结果表明，我们的网络实现了SOTA（最先进的）性能。在DSB2018和CA2.5上，我们的网络超过1.2％（AP50）。尤其是在SCIS数据集上，我们的网络的性能较大（AP50高3.0％）。可视化和分析进一步证明了我们提出的方法是可以解释的。

特洛伊木马攻击对AI系统构成了严重威胁。有关变压器模型的最新著作获得了爆炸性的流行，并且自我展示是无可争议的。这提出了一个核心问题：我们可以通过伯特和VIT中的注意力机制揭示特洛伊木马吗？在本文中，我们调查了特洛伊木马AIS中的注意力劫持模式，当存在特定的触发器时，触发令牌``绑架''的注意力重量。我们观察到来自自然语言处理（NLP）和计算机视觉（CV）域的Trojan变形金刚中劫持模式的一致性劫持模式。这种有趣的财产有助于我们了解伯特和VIT中的特洛伊木马机制。我们还提出了一个关注的特洛伊木马检测器（AHTD），以将特洛伊木马与干净的AI区分开。