跟踪球员和团队运动中的球是分析表现或增强游戏体验的关键。当这些数据的唯一来源是广播视频时，需要运动场注册系统来估算同型并重新投影球或从图像空间到场地的球员。本文描述了在MMSPorts 2022 Camera Callibration Challenge的背景下，一个新的篮球法庭注册框架。该方法基于通过用透视感知约束采样的关键点的位置的编码器编码网络的估计。篮子位置的回归和重型数据增强技术使该模型稳健地对不同的领域。消融研究表明，我们的贡献对挑战测试集的积极影响。与挑战基线相比，我们的方法将平方误差除以4.7。

基于硬件的加速度是促进许多计算密集型数学操作的广泛尝试。本文提出了一个基于FPGA的体系结构来加速卷积操作 - 在许多卷积神经网络模型中出现的复杂且昂贵的计算步骤。我们将设计定为标准卷积操作，打算以边缘-AI解决方案启动产品。该项目的目的是产生一个可以一次处理卷积层的FPGA IP核心。系统开发人员可以使用Verilog HDL作为体系结构的主要设计语言来部署IP核心。实验结果表明，我们在简单的边缘计算FPGA板上合成的单个计算核心可以提供0.224 GOPS。当董事会充分利用时，可以实现4.48 GOP。

深度学习已成功地用于解决从大数据分析到计算机视觉和人级控制的各种复杂问题。但是，还采用了深度学习进步来创建可能构成隐私，民主和国家安全威胁的软件。最近出现的那些深度学习驱动的应用程序之一是Deepfake。 DeepFake算法可以创建人类无法将它们与真实图像区分开的假图像和视频。因此，可以自动检测和评估数字视觉媒体完整性的技术的建议是必不可少的。本文介绍了一项用于创造深击的算法的调查，更重要的是，提出的方法旨在检测迄今为止文献中的深击。我们对与Deepfake技术有关的挑战，研究趋势和方向进行了广泛的讨论。通过回顾深层味和最先进的深层检测方法的背景，本研究提供了深入的深层技术的概述，并促进了新的，更强大的方法的发展，以应对日益挑战性的深击。

The number of international benchmarking competitions is steadily increasing in various fields of machine learning (ML) research and practice. So far, however, little is known about the common practice as well as bottlenecks faced by the community in tackling the research questions posed. To shed light on the status quo of algorithm development in the specific field of biomedical imaging analysis, we designed an international survey that was issued to all participants of challenges conducted in conjunction with the IEEE ISBI 2021 and MICCAI 2021 conferences (80 competitions in total). The survey covered participants' expertise and working environments, their chosen strategies, as well as algorithm characteristics. A median of 72% challenge participants took part in the survey. According to our results, knowledge exchange was the primary incentive (70%) for participation, while the reception of prize money played only a minor role (16%). While a median of 80 working hours was spent on method development, a large portion of participants stated that they did not have enough time for method development (32%). 25% perceived the infrastructure to be a bottleneck. Overall, 94% of all solutions were deep learning-based. Of these, 84% were based on standard architectures. 43% of the respondents reported that the data samples (e.g., images) were too large to be processed at once. This was most commonly addressed by patch-based training (69%), downsampling (37%), and solving 3D analysis tasks as a series of 2D tasks. K-fold cross-validation on the training set was performed by only 37% of the participants and only 50% of the participants performed ensembling based on multiple identical models (61%) or heterogeneous models (39%). 48% of the respondents applied postprocessing steps.

The introduction of high-quality image generation models, particularly the StyleGAN family, provides a powerful tool to synthesize and manipulate images. However, existing models are built upon high-quality (HQ) data as desired outputs, making them unfit for in-the-wild low-quality (LQ) images, which are common inputs for manipulation. In this work, we bridge this gap by proposing a novel GAN structure that allows for generating images with controllable quality. The network can synthesize various image degradation and restore the sharp image via a quality control code. Our proposed QC-StyleGAN can directly edit LQ images without altering their quality by applying GAN inversion and manipulation techniques. It also provides for free an image restoration solution that can handle various degradations, including noise, blur, compression artifacts, and their mixtures. Finally, we demonstrate numerous other applications such as image degradation synthesis, transfer, and interpolation.

如今，越来越多的人被诊断出患有心血管疾病（CVD），这是全球死亡的主要原因。鉴定这些心脏问题的金标准是通过心电图（ECG）。标准的12铅ECG广泛用于临床实践和当前的大多数研究。但是，使用较少的铅可以使ECG更加普遍，因为它可以与便携式或可穿戴设备集成。本文介绍了两种新型技术，以提高当前深度学习系统的3铅ECG分类的性能，从而与使用标准12铅ECG训练的模型相提并论。具体而言，我们提出了一种以心跳回归数量的形式的多任务学习方案，以及将患者人口统计数据整合到系统中的有效机制。随着这两个进步，我们在两个大规模的ECG数据集（即Chapman和CPSC-2018）上以F1分数为0.9796和0.8140的分类性能，这些数据分别超过了当前最新的ECG分类方法，该方法超过了当前的ECG分类方法。甚至那些接受了12条铅数据的培训。为了鼓励进一步开发，我们的源代码可在https://github.com/lhkhiem28/lightx3ecg上公开获得。

COVID-19大流行已经暴露了全球医疗服务的脆弱性，增加了开发新颖的工具来提供快速且具有成本效益的筛查和诊断的需求。临床报告表明，Covid-19感染可能导致心脏损伤，心电图（ECG）可以作为Covid-19的诊断生物标志物。这项研究旨在利用ECG信号自动检测COVID-19。我们提出了一种从ECG纸记录中提取ECG信号的新方法，然后将其送入一维卷积神经网络（1D-CNN）中，以学习和诊断疾病。为了评估数字信号的质量，标记了基于纸张的ECG图像中的R峰。之后，将从每个图像计算的RR间隔与相应数字化信号的RR间隔进行比较。 COVID-19 ECG图像数据集上的实验表明，提出的数字化方法能够正确捕获原始信号，平均绝对误差为28.11 ms。我们提出的1D-CNN模型在数字化的心电图信号上进行了训练，允许准确识别患有COVID-19和其他受试者的个体，分类精度为98.42％，95.63％和98.50％，用于分类COVID-19 vs.正常，与正常人分类， COVID-19与异常心跳和Covid-19和其他类别分别与其他阶级。此外，提出的方法还为多分类任务实现了高级的性能。我们的发现表明，经过数字化的心电图信号训练的深度学习系统可以作为诊断Covid-19的潜在工具。

睡眠呼吸暂停（SA）是一种睡眠障碍，其特征是打s和慢性睡眠，这可能导致严重的疾病，例如高血压，心力衰竭和心肌病（心脏肌肉组织的增大）。心电图（ECG）在识别SA中起着至关重要的作用，因为它可能显示出异常的心脏活性。对基于ECG的SA检测的最新研究集中在功能工程技术上，这些技术从多铅ECG信号中提取特定特征，并将其用作分类模型输入。在这项研究中，提出了一种基于S峰检测的新型特征提取方法，以增强使用单铅ECG对相邻SA段的检测。特别是，使用单个铅（V2）收集的ECG特征用于识别SA发作。在提取的功能上，对CNN模型进行了训练以检测SA。实验结果表明，所提出的方法从单铅ECG数据中检测到SA比现有的最新方法更准确，具有91.13％的分类精度，敏感性为92.58％和88.75％的特异性。此外，与S峰相关的特征的进一步使用可以提高分类准确性0.85％。我们的发现表明，提出的机器学习系统有可能成为检测SA发作的有效方法。

心血管疾病（CVD）是一组心脏和血管疾病，是对人类健康最严重的危险之一，此类患者的数量仍在增长。早期，准确的检测在成功治疗和干预中起着关键作用。心电图（ECG）是识别各种心血管异常的金标准。在临床实践和当前大多数研究中，主要使用标准的12铅ECG。但是，使用较少的铅可以使ECG更加普遍，因为可以通过便携式或可穿戴设备来方便地记录它。在这项研究中，我们开发了一种新颖的深度学习系统，以仅使用三个ECG铅来准确识别多个心血管异常。

近年来，视觉伪造达到了人类无法识别欺诈的复杂程度，这对信息安全构成了重大威胁。出现了广泛的恶意申请，例如名人的假新闻，诽谤或勒索，政治战中的政治家冒充，以及谣言的传播吸引观点。结果，已经提出了一种富有的视觉验证技术，以试图阻止这种危险的趋势。在本文中，我们使用全面的和经验方法，提供了一种基准，可以对视觉伪造和视觉取证进行深入的洞察。更具体地，我们开发一个独立的框架，整合最先进的假冒生成器和探测器，并使用各种标准来测量这些技术的性能。我们还对基准测试结果进行了详尽的分析，确定了在措施与对策之间永无止境的战争中的比较参考的方法的特征。