Well-annotated medical datasets enable deep neural networks (DNNs) to gain strong power in extracting lesion-related features. Building such large and well-designed medical datasets is costly due to the need for high-level expertise. Model pre-training based on ImageNet is a common practice to gain better generalization when the data amount is limited. However, it suffers from the domain gap between natural and medical images. In this work, we pre-train DNNs on ultrasound (US) domains instead of ImageNet to reduce the domain gap in medical US applications. To learn US image representations based on unlabeled US videos, we propose a novel meta-learning-based contrastive learning method, namely Meta Ultrasound Contrastive Learning (Meta-USCL). To tackle the key challenge of obtaining semantically consistent sample pairs for contrastive learning, we present a positive pair generation module along with an automatic sample weighting module based on meta-learning. Experimental results on multiple computer-aided diagnosis (CAD) problems, including pneumonia detection, breast cancer classification, and breast tumor segmentation, show that the proposed self-supervised method reaches state-of-the-art (SOTA). The codes are available at https://github.com/Schuture/Meta-USCL.

图像检索系统可帮助用户实时浏览和搜索。随着云计算的兴起，检索任务通常外包到云服务器。但是，由于云服务器无法完全信任，因此云场景带来了隐私保护的艰巨挑战。为此，已经开发了基于图像加密的图像检索方案，首先是从密码图像中提取特征，然后根据这些功能构建检索模型。然而，大多数现有方法提取浅特征和设计微不足道的检索模型，从而导致密码图像的表现不足。在本文中，我们提出了一种名为“加密视觉变压器”（EVIT）的新型范式，该范式提高了密码图像的判别性表述能力。首先，为了捕获全面的统治信息，我们从密码图像中提取多级局部长度序列和全局Huffman代码频率特征，这些序列在JPEG压缩过程中由流密码加密。其次，我们将基于视觉变压器的检索模型设计为与多层次功能相结合，并提出了两种自适应数据增强方法，以提高检索模型的表示能力。我们的建议很容易通过自我监督的对比学习方式来适应无监督和监督的环境。广泛的实验表明，EVIT既可以实现出色的加密和检索性能，从而超过了当前方案，从而在大幅度的检索准确性方面优于当前方案，同时有效地保护图像隐私。代码可在\ url {https://github.com/onlinehuazai/evit}上公开获得。

基准数据集在评估自然语言理解（NLU）模型中起重要作用。但是，快捷方式（基准数据集中的不需要的偏差）可能会损害基准数据集在揭示模型的实际功能中的有效性。由于快捷方式在覆盖范围，生产率和语义含义上有所不同，因此NLU专家在创建基准数据集时系统地理解和避免它们是一项挑战。在本文中，我们开发了一个视觉分析系统，即短路，以帮助NLU专家探索NLU基准数据集中的快捷方式。该系统允许用户对快捷方式进行多层次探索。具体而言，统计信息视图可帮助用户掌握统计数据，例如基准数据集中快捷方式的覆盖范围和生产率。模板视图采用层次和可解释的模板来汇总不同类型的快捷方式。实例视图允许用户检查快捷方式涵盖的相应实例。我们进行案例研究和专家访谈，以评估系统的有效性和可用性。结果表明，饭店支持用户通过快捷方式更好地了解基准数据集问题，从而激发他们创建具有挑战性和相关的基准数据集。

Video-Text检索是一类跨模式表示学习问题，其目标是选择与给定文本查询和候选视频库之间的文本查询相对应的视频。视觉训练预处理的对比范式在大规模数据集和统一的变压器体系结构中表现出了有希望的成功，并证明了联合潜在空间的力量。尽管如此，视觉域和文本域之间的固有差异仍未被消除，并且将不同的模态投射到联合潜在空间可能会导致单个模式内的信息扭曲。为了克服上述问题，我们提出了一种新的机制，可以学习从源模式空间$ \ mathcal {s} $到目标模态空间$ \ mathcal {t} $的新颖机制桥接视觉和文本域之间的差距。此外，为了保持翻译之间的循环一致性，我们采用了一个循环损失，涉及从$ \ MATHCAL {S} $到预测的目标空间$ \ Mathcal {t'} $的两个前向翻译，以及$ \ Mathcal {t't'的向后翻译} $返回$ \ Mathcal {s} $。在MSR-VTT，MSVD和DIDEMO数据集上进行的广泛实验证明了我们LAT方法的优势和有效性与香草的最新方法相比。

无人驾驶飞机（UAV）跟踪对于诸如交货和农业等广泛应用具有重要意义。该领域的先前基准分析主要集中在小规模的跟踪问题上，同时忽略了数据模式的类型，目标类别和方案的多样性以及所涉及的评估协议的数量，从而极大地隐藏了深度无人机跟踪的巨大功能。在这项工作中，我们提出了迄今为止最大的公共无人机跟踪基准Webuav-3M，以促进深度无人机跟踪器的开发和评估。 Webuav-3M在4,500个视频中包含超过330万帧，并提供223个高度多样化的目标类别。每个视频都通过有效且可扩展的半自动目标注释（SATA）管道密集注释。重要的是，要利用语言和音频的互补优势，我们通过提供自然语言规格和音频描述来丰富Webuav-3M。我们认为，这种增加将大大促进未来的研究，以探索语言功能和音频提示，用于多模式无人机跟踪。此外，构建了scenario约束（UTUSC）评估协议和七个具有挑战性的场景子测验集，以使社区能够开发，适应和评估各种类型的高级跟踪器。我们提供了43个代表性跟踪器的广泛评估和详细分析，并设想了深度无人机跟踪及其他领域的未来研究方向。数据集，工具包和基线结果可在\ url {https://github.com/983632847/webuav-3m}中获得。

我们提出了块茎：一种简单的时空视频动作检测解决方案。与依赖于离线演员检测器或手工设计的演员位置假设的现有方法不同，我们建议通过同时执行动作定位和识别从单个表示来直接检测视频中的动作微管。块茎学习一组管芯查询，并利用微调模块来模拟视频剪辑的动态时空性质，其有效地加强了与在时空空间中的演员位置假设相比的模型容量。对于包含过渡状态或场景变更的视频，我们提出了一种上下文意识的分类头来利用短期和长期上下文来加强行动分类，以及用于检测精确的时间动作程度的动作开关回归头。块茎直接产生具有可变长度的动作管，甚至对长视频剪辑保持良好的结果。块茎在常用的动作检测数据集AVA，UCF101-24和JHMDB51-21上优于先前的最先进。

Transportation mode classification, the process of predicting the class labels of moving objects transportation modes, has been widely applied to a variety of real world applications, such as traffic management, urban computing, and behavior study. However, existing studies of transportation mode classification typically extract the explicit features of trajectory data but fail to capture the implicit features that affect the classification performance. In addition, most of the existing studies also prefer to apply RNN-based models to embed trajectories, which is only suitable for classifying small-scale data. To tackle the above challenges, we propose an effective and scalable framework for transportation mode classification over GPS trajectories, abbreviated Estimator. Estimator is established on a developed CNN-TCN architecture, which is capable of leveraging the spatial and temporal hidden features of trajectories to achieve high effectiveness and efficiency. Estimator partitions the entire traffic space into disjointed spatial regions according to traffic conditions, which enhances the scalability significantly and thus enables parallel transportation classification. Extensive experiments using eight public real-life datasets offer evidence that Estimator i) achieves superior model effectiveness (i.e., 99% Accuracy and 0.98 F1-score), which outperforms state-of-the-arts substantially; ii) exhibits prominent model efficiency, and obtains 7-40x speedups up over state-of-the-arts learning-based methods; and iii) shows high model scalability and robustness that enables large-scale classification analytics.

图形对比度学习（GCL）很普遍，可以解决图形学习任务中的监督短缺问题。已经提出了许多最近使用手动设计的增强技术的GCL方法，旨在在原始图上实施具有挑战性的增强，以产生强大的表示。尽管他们中的许多人都取得了显着的表现，但现有的GCL方法仍然难以提高模型鲁棒性而不会冒失去与任务相关的信息的风险，因为它们忽略了增强引起的潜在因素的事实可能与原始图相吻合，因此更难更难将与任务相关的信息与无关信息区分开。因此，学到的代表性要么是脆弱的，要么不耗尽。鉴于此，我们介绍了对抗性的跨视图图形对比度学习（ACDGCL），该学习遵循信息瓶颈原理以从图形数据中学习最小而充分的表示形式。具体而言，我们提出的模型分别引起增强不变和增强依赖性因素。除了传统的对比损失外，还保证了不同对比度观点的表示的一致性和充分性外，我们还引入了跨视图重建机制来追求代表性删除。此外，对抗视图被添加为对比度损失的第三种观点，以增强模型鲁棒性。我们从经验上证明，我们提出的模型在多个基准数据集上优于图形分类任务上的最先进。

出色的图像文本检索模型取决于高质量标记的数据。尽管现有图像文本检索数据集的构建者努力确保标题与链接的图像匹配，但它们无法阻止字幕拟合其他图像。我们观察到，如此多的匹配现象在广泛使用的检索数据集中非常普遍，其中一个标题可以描述多达178张图像。这些较大的匹配失误数据不仅使训练中的模型混淆，而且还会削弱评估精度。受视觉和文本核心任务的启发，我们提出了一个多模式的核心分类器，以确定句子是否由图像和其链接的字幕所带来。随后，我们通过将这些需要的字幕添加为图像的附加标签来修改图像文本检索数据集，并制定通用可变率策略，以教授检索模型以区分所需的字幕和其他负样本。在实验中，我们手动注释了一个需要校正的图像文本检索数据集进行评估。结果表明，所提出的元素分类器可实现约78％的精度，并始终提高图像文本检索基线的性能。

生成的自我监督学习（SSL），尤其是蒙面自动编码器，已成为最令人兴奋的学习范式之一，并且在处理图形数据方面表现出了巨大的潜力。但是，现实世界图总是异质的，它提出了现有方法忽略的三个关键挑战：1）如何捕获复杂的图形结构？ 2）如何合并各种节点属性？ 3）如何编码不同的节点位置？鉴于此，我们研究了异质图上生成SSL的问题，并提出了HGMAE，这是一种新型的异质图掩盖自动编码器模型，以应对这些挑战。 HGMAE通过两种创新的掩蔽技术和三种独特的培训策略捕获了全面的图形信息。特别是，我们首先使用动态掩模速率开发Metapath掩盖和自适应属性掩蔽，以实现在异质图上有效和稳定的学习。然后，我们设计了几种培训策略，包括基于Metapath的边缘重建，以采用复杂的结构信息，目标属性恢复以结合各种节点属性，以及位置特征预测以编码节点位置信息。广泛的实验表明，HGMAE在多个数据集上的几个任务上均优于对比度和生成的最新基准。