知识库问题应答（KBQA）旨在在外部知识库的帮助下回答自然语言问题。核心思想是找到内部知识与知识库的已知三元组之间的内部知识之间的联系。 KBQA任务管道包含几个步骤，包括实体识别，关系提取和实体链接。这种管道方法意味着任何过程中的错误将不可避免地传播到最终预测。为了解决上述问题，本文提出了一种具有预培训语言模型（PLM）和知识图（KG）的语料库生成 - 检索方法（CGRM）。首先，基于MT5模型，我们设计了两个新的预训练任务：基于段落的知识屏蔽语言建模和问题，以获取知识增强型T5（KT5）模型。其次，在用一系列启发式规则预处理知识图的预处理之后，KT5模型基于处理的三元组生成自然语言QA对。最后，我们通过检索合成数据集直接解决QA。我们在NLPCC-ICCPOL 2016 KBQA数据集上测试我们的方法，结果表明，我们的框架提高了KBQA的性能，直接向前的方法与最先进的方法竞争。

组织病理组织分类是病理学癌症研究的基本任务。精确区分不同的组织类型是下游研究的好处，如癌症诊断，预后等。现有的作品主要利用计算机视觉中的流行分类骨干，以实现组织病理组织分类。在本文中，我们提出了一种超级轻型即插即用模块，名为金字塔深广阔的学习（PDBL），对于任何训练有素的分类骨架，以进一步提高分类性能而无需重新培训负担。我们模仿病理学家如何观察不同放大率的病理学幻灯片，并为输入图像构造图像金字塔，以获得金字塔内部信息。对于金字塔中的每个级别，我们通过我们提出的深层块（DB-Block）提取多种深度广泛的功能。我们用三个流行的分类骨干网，Shufflenetv2，EppositionNetB0和Reset50配备了PDBL，以评估我们建议模块在两个数据集（Kather Multiclass DataSet和LC25000数据集）上的提出模块的有效性和效率。实验结果表明，所提出的PDBL可以稳定地改善任何CNN骨架的组织级分类性能，特别是对于在训练样本（小于10％）中的小型时，特别是轻量级模型，这极大地节省了计算时间和注释工作。

由于其实际意义，跨情态人重新识别的问题已得到越来越多的关注。由于人类通常会在比较两个类似的物体时参加差异的事实，我们提出了一种双径跨模型特征学习框架，其保留了内在空间缩小，并参加了输入跨模型图像对的差异。我们的框架由两个主要组件组成：双路径空间结构保留公共空间网络（DSCSN）和对比相关网络（CCN）。前者将跨型号图像嵌入到共同的3D张量空间而不失去空间结构，而后者通过动态比较输入图像对提取对比特征。注意，为输入RGB和红外图像生成的表示彼此相互依赖。我们对两个公共可用RGB-IR REID数据集，SYSU-MM01和REGDB进行了广泛的实验，我们提出的方法优于完整和简化的评估模式的大边距优于最先进的算法。

Vision transformer has demonstrated great potential in abundant vision tasks. However, it also inevitably suffers from poor generalization capability when the distribution shift occurs in testing (i.e., out-of-distribution data). To mitigate this issue, we propose a novel method, Semantic-aware Message Broadcasting (SAMB), which enables more informative and flexible feature alignment for unsupervised domain adaptation (UDA). Particularly, we study the attention module in the vision transformer and notice that the alignment space using one global class token lacks enough flexibility, where it interacts information with all image tokens in the same manner but ignores the rich semantics of different regions. In this paper, we aim to improve the richness of the alignment features by enabling semantic-aware adaptive message broadcasting. Particularly, we introduce a group of learned group tokens as nodes to aggregate the global information from all image tokens, but encourage different group tokens to adaptively focus on the message broadcasting to different semantic regions. In this way, our message broadcasting encourages the group tokens to learn more informative and diverse information for effective domain alignment. Moreover, we systematically study the effects of adversarial-based feature alignment (ADA) and pseudo-label based self-training (PST) on UDA. We find that one simple two-stage training strategy with the cooperation of ADA and PST can further improve the adaptation capability of the vision transformer. Extensive experiments on DomainNet, OfficeHome, and VisDA-2017 demonstrate the effectiveness of our methods for UDA.

In RGB-D based 6D pose estimation, direct regression approaches can directly predict the 3D rotation and translation from RGB-D data, allowing for quick deployment and efficient inference. However, directly regressing the absolute translation of the pose suffers from diverse object translation distribution between the training and testing datasets, which is usually caused by the diversity of pose distribution of objects in 3D physical space. To this end, we generalize the pin-hole camera projection model to a residual-based projection model and propose the projective residual regression (Res6D) mechanism. Given a reference point for each object in an RGB-D image, Res6D not only reduces the distribution gap and shrinks the regression target to a small range by regressing the residual between the target and the reference point, but also aligns its output residual and its input to follow the projection equation between the 2D plane and 3D space. By plugging Res6D into the latest direct regression methods, we achieve state-of-the-art overall results on datasets including Occlusion LineMOD (ADD(S): 79.7%), LineMOD (ADD(S): 99.5%), and YCB-Video datasets (AUC of ADD(S): 95.4%).

大规模发光点云的快速有效语义分割是自主驾驶中的一个基本问题。为了实现这一目标，现有的基于点的方法主要选择采用随机抽样策略来处理大规模点云。但是，我们的数量和定性研究发现，随机抽样可能不适合自主驾驶场景，因为LiDAR点遵循整个空间的不均匀甚至长尾巴分布，这阻止了模型从从中捕获足够的信息，从而从中捕获了足够的信息不同的距离范围并降低了模型的学习能力。为了减轻这个问题，我们提出了一种新的极性缸平衡的随机抽样方法，该方法使下采样的点云能够保持更平衡的分布并改善不同空间分布下的分割性能。此外，引入了采样一致性损失，以进一步提高分割性能并降低模型在不同采样方法下的方差。广泛的实验证实，我们的方法在Semantickitti和Semanticposs基准测试中都产生了出色的性能，分别提高了2.8％和4.0％。

我们提出了EasyRec，这是一个易于使用，可扩展和高效的推荐框架，用于构建工业推荐系统。我们的EasyRec框架在以下方面是优越的：首先，EasyRec采用模块化和可插入的设计模式来减少建立定制模型的努力；其次，EasyRec实现了超参数优化和特征选择算法，以自动提高模型性能；第三，EasyRec应用在线学习，以快速适应不断变化的数据分布。该代码发布：https：//github.com/alibaba/easyrec。

基于深度卷积神经网络（CNN）的单图像飞机方法已取得了重大成功。以前的方法致力于通过增加网络的深度和宽度来改善网络的性能。当前的方法着重于增加卷积内核的大小，以通过受益于更大的接受场来增强其性能。但是，直接增加卷积内核的大小会引入大量计算开销和参数。因此，本文设计了一个新型的大内核卷积驱动块（LKD块），该磁带（LKD块）由分解深度大核卷积块（DLKCB）和通道增强的进料前向前网络（CEFN）组成。设计的DLKCB可以将深度大的内核卷积分为较小的深度卷积和深度扩张的卷积，而无需引入大量参数和计算开销。同时，设计的CEFN将通道注意机制纳入馈电网络中，以利用重要的通道并增强鲁棒性。通过组合多个LKD块和上向下的采样模块，可以进行大内核卷积DeHaze网络（LKD-NET）。评估结果证明了设计的DLKCB和CEFN的有效性，而我们的LKD-NET优于最先进的功能。在SOTS室内数据集上，我们的LKD-NET极大地优于基于变压器的方法Dehamer，只有1.79％#PARAM和48.9％的FLOPS。我们的LKD-NET的源代码可在https://github.com/swu-cs-medialab/lkd-net上获得。

随着大型预训练的Vison语言模型（如剪辑）的出现，可以通过及时调整来调整可转让表示形式。及时调整试图从存储在预训练的视觉模型的图像和文本编码器中的常识中探索有益信息，以探索下游任务。最近提出的名为“上下文优化”（COP）的方法将一组可学习的向量从语言侧引入文本提示符，而单独调整文本提示符则不会影响图像编码器的计算视觉特征，从而导致了次级优势。在本文中，我们通过学习文本提示并同时为文本和图像编码器提供双重模式提示调整范式。此外，为了使视觉提示更多地集中在目标视觉概念上，我们提出了类感知的视觉及时调整（CAVPT），该调整是通过在模板提示和视觉类别令牌嵌入的语言描述之间进行交叉注意来动态生成的。我们的方法提供了一种新的范式来调整大型预训练的视觉模型，并在8个数据集上进行了广泛的实验结果，证明了该方法的有效性。我们的代码在补充材料中可用。

很少有6D姿势估计方法使用骨干网络从RGB和深度图像中提取功能，而Uni6D是这样做的先驱。我们发现UNI6D中性能限制的主要原因是实例外部和实例 - 内噪声。 uni6d不可避免地会由于其固有的直接管道设计而从接收场中的背景像素引入实例外部噪声，并忽略了输入深度数据中的实例 - 内侧噪声。在这项工作中，我们提出了一种两步的denoising方法，以处理UNI6D中上述噪声。在第一步中，实例分割网络用于裁剪和掩盖实例，以消除非实施区域的噪声。在第二步中，提出了一个轻巧的深度剥夺模块，以校准深度特征，然后再将其输入姿势回归网络。广泛的实验表明，我们称为uni6dv2的方法能够有效，稳健地消除噪声，在不牺牲过多的推理效率的情况下超过UNI6D。它还减少了对需要昂贵标签的注释真实数据的需求。