深度神经网络（DNN）模型通常是从​​一层到另一层的依次训练的，这会导致向前，向后和更新锁定的问题，从而导致训练时间的性能差。减轻这些问题的现有并行策略提供了次优的运行时性能。在这项工作中，我们提出了一种新颖的层面分区和合并，向前和向后通过并行框架，以提供更好的训练性能。拟议工作的新颖性包括1）层面分区和合并模型，该模型可以最大程度地降低设备之间的通信开销，而不会在培训过程中没有现有策略的记忆成本； 2）向后通过和向后通过并行化和优化，以解决更新锁定问题并最大程度地减少总培训成本。对实际用例的实验评估表明，所提出的方法在训练速度方面优于最先进的方法。并在不损害非平行方法的准确性性能的情况下实现几乎线性加速。

现实的高光谱图像（HSI）超分辨率（SR）技术旨在从其低分辨率（LR）对应物中产生具有更高光谱和空间忠诚的高分辨率（HR）HSI。生成的对抗网络（GAN）已被证明是图像超分辨率的有效深入学习框架。然而，现有GaN的模型的优化过程经常存在模式崩溃问题，导致光谱间不变重建容量有限。这可能导致所生成的HSI上的光谱空间失真，尤其是具有大的升级因子。为了缓解模式崩溃的问题，这项工作提出了一种与潜在编码器（Le-GaN）耦合的新型GaN模型，其可以将产生的光谱空间特征从图像空间映射到潜在空间并产生耦合组件正规化生成的样本。基本上，我们将HSI视为嵌入在潜在空间中的高维歧管。因此，GaN模型的优化被转换为学习潜在空间中的高分辨率HSI样本的分布的问题，使得产生的超分辨率HSI的分布更接近其原始高分辨率对应物的那些。我们对超级分辨率的模型性能进行了实验评估及其在缓解模式崩溃中的能力。基于具有不同传感器（即Aviris和UHD-185）的两种实际HSI数据集进行了测试和验证，用于各种升高因素并增加噪声水平，并与最先进的超分辨率模型相比（即Hyconet，LTTR，Bagan，SR-GaN，Wgan）。

Speech-driven 3D facial animation has been widely explored, with applications in gaming, character animation, virtual reality, and telepresence systems. State-of-the-art methods deform the face topology of the target actor to sync the input audio without considering the identity-specific speaking style and facial idiosyncrasies of the target actor, thus, resulting in unrealistic and inaccurate lip movements. To address this, we present Imitator, a speech-driven facial expression synthesis method, which learns identity-specific details from a short input video and produces novel facial expressions matching the identity-specific speaking style and facial idiosyncrasies of the target actor. Specifically, we train a style-agnostic transformer on a large facial expression dataset which we use as a prior for audio-driven facial expressions. Based on this prior, we optimize for identity-specific speaking style based on a short reference video. To train the prior, we introduce a novel loss function based on detected bilabial consonants to ensure plausible lip closures and consequently improve the realism of the generated expressions. Through detailed experiments and a user study, we show that our approach produces temporally coherent facial expressions from input audio while preserving the speaking style of the target actors.

社交媒体的日益普及引起了人们对儿童在线安全的关注。未成年人与具有掠夺性意图的成年人之间的互动是一个特别严重的关注点。在线性修饰的研究通常依靠领域专家来手动注释对话，从而限制了规模和范围。在这项工作中，我们测试了良好的方法如何检测对话行为并取代专家的人类注释。在在线修饰的心理理论中，我们将$ 6772的$ 6772 $聊天消息标记为儿童性犯罪者以十一种掠夺性行为之一发送的聊天消息。我们训练字袋和自然语言推断模型来对每种行为进行分类，并表明，最佳性能模型以一致但不与人类注释的方式分类的方式对行为进行了分类。

每个自动驾驶数据集都有不同的传感器配置，源自不同的地理区域并涵盖各种情况。结果，3D检测器倾向于过度拟合他们的数据集。当在一个数据集上训练检测器并在另一个数据集上进行测试时，这会导致精度急剧下降。我们观察到激光扫描模式差异构成了这种降低性能的很大组成部分。我们通过设计一个新颖的以观看者为中心的表面完成网络（VCN）来完成我们的方法，以在无监督的域适应框架内完成感兴趣的对象表面，从而解决此问题。使用See-VCN，我们获得了跨数据集的对象的统一表示，从而使网络可以专注于学习几何形状，而不是过度拟合扫描模式。通过采用域不变表示，可以将SEE-VCN归类为一种多目标域适应方法，在该方法中无需注释或重新训练才能获得新的扫描模式的3D检测。通过广泛的实验，我们表明我们的方法在多个域适应设置中优于先前的域适应方法。我们的代码和数据可在https://github.com/darrenjkt/see-vcn上找到。

传统上，使用漫长的图像处理技术（如FreeSurfer，Cat或civet）解决了磁共振成像的皮质表面重建问题。这些框架需要很长的时间来实时应用不可行，并且对于大规模研究而言是不可行的。最近，已经引入了监督的深度学习方法，以加快这项任务，从而将重建时间从小时到几秒钟。本文将最新的皮质流模型作为蓝图，提出了三个修改，以提高其与现有的表面分析工具的准确性和互操作性，同时又不牺牲其快速推理时间和较低的GPU记忆消耗。首先，我们采用更准确的ODE求解器来减少差异映射近似误差。其次，我们设计了一个例程来产生更平滑的模板网格，避免了由皮质流的基于凸形壳模板中尖锐边缘引起的网格伪像。最后，我们重新铸造表面预测为预测的白色表面的变形，从而导致白色和伴侣表面顶点之间的一对一映射。该映射对于许多现有的表面形态计量学的表面分析工具至关重要。我们将结果方法命名CorticalFlow $^{++} $。使用大规模数据集，我们证明了所提出的更改提供了更高的几何准确性和表面规律性，同时几乎保持了重建时间和GPU记忆要求几乎没有变化。

智能杂草系统为了执行植物特定的运营，可以有助于农业和环境的可持续性。尽管近年来对精密杂草管理的自主机器人技术造成巨大进展，但尚未实现在领域的底盖内的工作。这种系统的先决条件是可靠的检测和杂草的分类，以避免错误地喷涂，从而损坏周围的植物。实时多级杂草鉴定使特异性的杂草治疗能够显着降低除草剂的使用量。在这里，我们的第一个贡献是第一个充分的大型现实图像数据集\ texit {aiweeds}（一个图像中的一个/多种杂草），一个约10,000个亚麻的注释图像，以及在田间和花园中最常见的14个杂草从北达科他州，加利福尼亚州和中国中部的20个不同的地方取自20个不同的地方。其次，我们提供了一个完整的管道，从模型培训，最大效率将规则解优化模型部署到单板计算机上。基于\ Texit {Aiweeds}和管道，我们使用五个基准CNN模型提出了一种分类性能的基线。其中，MobileNetv2具有最短的推理时间和最低记忆消耗，是实时应用程序的合格候选者。最后，我们将MobileNetv2部署到我们自己的紧凑型自主机器人\ Textit {Sambot}以进行实时杂草检测。在亚麻领域的先前看不见的场景中实现了90 \％测试精度（具有0.2-0.3米的行间距，杂草和杂草，失真，模糊和阴影，是真实世界中精确杂草控制的里程碑。我们公开发布了DataSet和代码以生成\ URL {https://github.com/structurescomp/multi-class-weed-classification}。

不同制造商和激光雷达传感器模型之间的采样差异导致对象的不一致表示。当在其他类型的楣上测试为一个激光雷达培训的3D探测器时，这导致性能下降。 LIDAR制造业的显着进展使机械，固态和最近可调节的扫描图案LIDARS的进展带来了进展。对于后者，现有工作通常需要微调模型，每次调整扫描模式，这是不可行的。我们通过提出一种小型无监督的多目标域适配框架，明确地处理采样差异，参见，用于在固定和灵活的扫描图案Lidars上传送最先进的3D探测器的性能，而无需微调模型通过最终用户。我们的方法在将其传递到检测网络之前，将底层几何形状插值并将其从不同LIDAR的对象的扫描模式正常化。我们展示了在公共数据集上看到的有效性，实现最先进的结果，并另外为新颖的高分辨率LIDAR提供定量结果，以证明我们框架的行业应用。此数据集和我们的代码将公开可用。