培训视频中人类姿势估计的最先进模型需要具有很难获得的注释的数据集。尽管最近已将变压器用于身体姿势序列建模，但相关方法依靠伪地真相来增强目前有限的培训数据可用于学习此类模型。在本文中，我们介绍了Posebert，Posebert是一个通过掩盖建模对3D运动捕获（MOCAP）数据进行全面训练的变压器模块。它是简单，通用和通用的，因为它可以插入任何基于图像的模型的顶部，以在基于视频的模型中使用时间信息。我们展示了Posebert的变体，不同的输入从3D骨骼关键点到全身或仅仅是手（Mano）的3D参数模型的旋转。由于Posebert培训是任务不可知论的，因此该模型可以应用于姿势细化，未来的姿势预测或运动完成等几个任务。我们的实验结果验证了在各种最新姿势估计方法之上添加Posebert始终提高其性能，而其低计算成本使我们能够在实时演示中使用它，以通过A的机器人手使机器人手通过摄像头。可以在https://github.com/naver/posebert上获得测试代码和型号。
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最近，Wong等人。表明，使用单步FGSM的对抗训练导致一种名为灾难性过度拟合（CO）的特征故障模式，其中模型突然变得容易受到多步攻击的影响。他们表明，在FGSM（RS-FGSM）之前添加随机扰动似乎足以防止CO。但是，Andriushchenko和Flammarion观察到RS-FGSM仍会导致更大的扰动，并提出了一个昂贵的常规化器（Gradalign），DEMATER（GARGALIGN）DES昂贵（Gradalign）Dust Forrasiniger（Gradalign）Dust co避免在这项工作中，我们有条不紊地重新审视了噪声和剪辑在单步对抗训练中的作用。与以前的直觉相反，我们发现在干净的样品周围使用更强烈的噪声与不剪接相结合在避免使用大扰动半径的CO方面非常有效。基于这些观察结果，我们提出了噪声-FGSM（N-FGSM），尽管提供了单步对抗训练的好处，但在大型实验套件上没有经验分析，这表明N-FGSM能够匹配或超越以前的单步方法的性能，同时达到3 $ \ times $加速。代码可以在https://github.com/pdejorge/n-fgsm中找到
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快速，高度准确，可靠的引力波浪的推动，可以实现实时多信使天文学。目前贝叶斯推理方法虽然高度准确可靠，但很慢。深度学习模型已经表明了引力波的推理任务非常快速，但由于神经网络的黑箱性质，它们的产出本质上是可疑的。在这项工作中，我们通过应用了多头卷积神经网络产生的近似后验的重要性抽样加入贝叶斯推论和深度学习。神经网络参数化Von Mises-Fisher和天空坐标和高斯分布的天空坐标和两个群众，用于给定Ligo和Virgo探测器的模拟重力波注射。我们为看不见的引力波事件产生跨ysmaps，这是几分钟内使用贝叶斯推理产生的高等类似的预测。此外，我们可以检测神经网络的差，并迅速向它们标记。
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