Actively monitoring machine learning models during production operations helps ensure prediction quality and detection and remediation of unexpected or undesired conditions. Monitoring models already deployed in big data environments brings the additional challenges of adding monitoring in parallel to the existing modelling workflow and controlling resource requirements. In this paper, we describe (1) a framework for monitoring machine learning models; and, (2) its implementation for a big data supply chain application. We use our implementation to study drift in model features, predictions, and performance on three real data sets. We compare hypothesis test and information theoretic approaches to drift detection in features and predictions using the Kolmogorov-Smirnov distance and Bhattacharyya coefficient. Results showed that model performance was stable over the evaluation period. Features and predictions showed statistically significant drifts; however, these drifts were not linked to changes in model performance during the time of our study.

The vision community has explored numerous pose guided human editing methods due to their extensive practical applications. Most of these methods still use an image-to-image formulation in which a single image is given as input to produce an edited image as output. However, the problem is ill-defined in cases when the target pose is significantly different from the input pose. Existing methods then resort to in-painting or style transfer to handle occlusions and preserve content. In this paper, we explore the utilization of multiple views to minimize the issue of missing information and generate an accurate representation of the underlying human model. To fuse the knowledge from multiple viewpoints, we design a selector network that takes the pose keypoints and texture from images and generates an interpretable per-pixel selection map. After that, the encodings from a separate network (trained on a single image human reposing task) are merged in the latent space. This enables us to generate accurate, precise, and visually coherent images for different editing tasks. We show the application of our network on 2 newly proposed tasks - Multi-view human reposing, and Mix-and-match human image generation. Additionally, we study the limitations of single-view editing and scenarios in which multi-view provides a much better alternative.

Statistical language models conventionally implement representation learning based on the contextual distribution of words or other formal units, whereas any information related to the logographic features of written text are often ignored, assuming they should be retrieved relying on the cooccurence statistics. On the other hand, as language models become larger and require more data to learn reliable representations, such assumptions may start to fall back, especially under conditions of data sparsity. Many languages, including Chinese and Vietnamese, use logographic writing systems where surface forms are represented as a visual organization of smaller graphemic units, which often contain many semantic cues. In this paper, we present a novel study which explores the benefits of providing language models with logographic information in learning better semantic representations. We test our hypothesis in the natural language inference (NLI) task by evaluating the benefit of computing multi-modal representations that combine contextual information with glyph information. Our evaluation results in six languages with different typology and writing systems suggest significant benefits of using multi-modal embeddings in languages with logograhic systems, especially for words with less occurence statistics.

动画字符上的现实动态服装具有许多AR/VR应用程序。在创作这种动态服装几何形状仍然是一项具有挑战性的任务时，数据驱动的模拟提供了一个有吸引力的替代方案，尤其是如果可以简单地使用基础字符的运动来控制它。在这项工作中，我们专注于动态3D服装，尤其是对于松散的服装。在数据驱动的设置中，我们首先学习了合理服装几何形状的生成空间。然后，我们学会了对该空间的映射，以捕获运动依赖的动态变形，该变形在服装的先前状态以及相对于基础体的相对位置为条件。从技术上讲，我们通过在服装的规范状态下预测富含框架依赖的皮肤重量的服装状态下的人均局部位移来对服装动力学进行建模，从而将服装带入全球空间。我们通过预测剩余的局部位移来解决所有剩余的人均碰撞。所得的服装几何形状被用作历史记录，以实现迭代推出预测。我们证明了对看不见的身体形状和运动输入的合理概括，并在多个最新的替代方案中显示出改进。

从2D图像中估算3D人的姿势和形状是一项至关重要但具有挑战性的任务。虽然先前具有基于模型表示的方法可以在全身图像上表现出色，但当身体的一部分被遮住或框架外面时，它们通常会失败。此外，这些结果通常不会忠实地捕获人类的轮廓，因为它们的可变形模型有限（例如，仅代表裸体）。另一种方法是估计图像空间中预定义模板主体的密集顶点。这样的表示有效地将顶点定位在图像中，但无法处理框架外的身体部位。在这项工作中，我们学习了对部分观察的强大人体估计。我们明确地对X，Y和Z轴中人类关节和顶点的可见性进行了建模。 X和Y轴中的可见性有助于区分框架外情况，深度轴的可见性对应于闭塞（其他对象的自我闭合或遮挡）。我们从密集的紫外线对应关系中获得可见性标签的伪基，并训练神经网络以预测可见性以及3D坐标。我们表明，可见性可以用作1）额外的信号，以解决自锁定顶点的歧义深度的歧义，以及2）将人体模型拟合到预测时的正则化项。对多个3D人类数据集进行的广泛实验表明，可见性建模显着提高了人体估计的准确性，尤其是对于部分体型病例。我们的带代码的项目页面at：https：//github.com/chhankyao/visdb。

尽管最近取得了成功，但基于学习的深度学习方法用于预测身体运动下的3D服装变形，却遇到了服装与身体之间的互穿问题。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的碰撞处理神经网络层，称为排斥力单位（REFU）。根据基础主体的签名距离函数（SDF）和当前的服装顶点位置，Repu预测了将任何互穿顶点推向无冲突的配置，同时保留精细的几何学细节，这些偏移量将任何互穿顶点推向无冲突的配置。我们表明，RECU可以通过可训练的参数进行区分，并且可以集成到预测3D服装变形的不同网络骨架中。我们的实验表明，与基于碰撞损失或后处理优化的先前方法相比，相比，RECU可显着减少身体与服装之间的碰撞数量，并更好地保留几何细节。

监督学习方法可以在存在大量标记数据的情况下解决给定的问题。但是，涵盖所有目标类的数据集的采集通常需要昂贵且耗时的手动标签。零击学习模型能够通过利用其语义信息来对看不见的概念进行分类。本研究通过使用非线性声音 - 语义投影介绍了图像嵌入作为有关零击音频分类的附带信息。我们从开放图像数据集中提取语义图像表示形式，并使用不同域中的语义信息在音频集的音频子集上评估模型的性能；图像，音频和文字。我们证明，图像嵌入可以用作语义信息来执行零击音频分类。实验结果表明，图像和文本嵌入式单独和一起显示相似的性能。我们还从测试样品中计算出语义声嵌入，以提供性能的上限。结果表明，分类性能对测试和训练类之间的语义关系以及文本和图像嵌入之间的语义关系高度敏感，当时可见和看不见的类在语义上相似时，可以直至语义声学嵌入。

通用形态（UNIMORPH）项目是一项合作的努力，可为数百种世界语言实例化覆盖范围的标准化形态拐角。该项目包括两个主要的推力：一种无独立的特征架构，用于丰富的形态注释，并以各种语言意识到该模式的各种语言的带注释数据的类型级别资源。本文介绍了过去几年对几个方面的扩张和改进（自McCarthy等人（2020年）以来）。众多语言学家的合作努力增加了67种新语言，其中包括30种濒危语言。我们已经对提取管道进行了一些改进，以解决一些问题，例如缺少性别和马克龙信息。我们还修改了模式，使用了形态学现象所需的层次结构，例如多肢体协议和案例堆叠，同时添加了一些缺失的形态特征，以使模式更具包容性。鉴于上一个UniMorph版本，我们还通过16种语言的词素分割增强了数据库。最后，这个新版本通过通过代表来自metphynet的派生过程的实例丰富数据和注释模式来推动将衍生物形态纳入UniMorph中。

在运动中的运动中综合动态外观在诸如AR / VR和视频编辑的应用中起着核心作用。虽然已经提出了最近的许多方法来解决这个问题，但处理具有复杂纹理和高动态运动的松散服装仍然仍然具有挑战性。在本文中，我们提出了一种基于视频的外观综合方法，可以解决此类挑战，并为之前尚未显示的野外视频的高质量结果。具体而言，我们采用基于样式的基于STYLEGAN的架构，对基于人的特定视频的运动retrargeting的任务。我们介绍了一种新的运动签名，用于调制发电机权重以捕获动态外观变化以及正规化基于帧的姿势估计以提高时间一致性。我们在一组具有挑战性的视频上评估我们的方法，并表明我们的方法可以定性和定量地实现最先进的性能。

从单视图重建3D形状是一个长期的研究问题。在本文中，我们展示了深度隐式地面网络，其可以通过预测底层符号距离场来从2D图像产生高质量的细节的3D网格。除了利用全局图像特征之外，禁止2D图像上的每个3D点的投影位置，并从图像特征映射中提取本地特征。结合全球和局部特征显着提高了符合距离场预测的准确性，特别是对于富含细节的区域。据我们所知，伪装是一种不断捕获从单视图图像中存在于3D形状中存在的孔和薄结构等细节的方法。 Disn在从合成和真实图像重建的各种形状类别上实现最先进的单视性重建性能。代码可在https://github.com/xharlie/disn提供补充可以在https://xharlie.github.io/images/neUrips_2019_Supp.pdf中找到补充