最近流行的对比学习范式提出了无监督的哈希的发展。但是，以前的基于学习的作品受到（1）基于全球图像表示的数据相似性挖掘的障碍，以及（2）由数据增强引起的哈希代码语义损失。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，即加权的伴侣哈希（WCH），以朝着解决这两个问题迈出一步。我们介绍了一个新型的相互注意模块，以减轻由缺失的图像结构引起的网络特征中信息不对称问题的问题。此外，我们探索了图像之间的细粒语义关系，即，我们将图像分为多个斑块并计算斑块之间的相似性。反映深层图像关系的聚合加权相似性是经过蒸馏而来的，以促进哈希码以蒸馏损失的方式学习，从而获得更好的检索性能。广泛的实验表明，所提出的WCH在三个基准数据集上显着优于现有的无监督哈希方法。

深度神经网络（DNN）已在脑病变检测和分割中广泛采用。但是，在2D MRI切片中定位小病变是具有挑战性的，需要在3D上下文聚集的粒度和计算复杂性之间取得平衡。在本文中，我们提出了一种新型的视角变压器，以增强MRI特征的提取，以进行更准确的肿瘤检测。首先，所提出的变压器在3D脑扫描中收获了不同位置之间的远程相关性。其次，变压器将一堆切片功能堆叠为多个2D视图，并增强这些特征的视图，该功能大致以有效的方式实现了3D相关计算。第三，我们将提出的变压器模块部署在变压器主链中，该模块可以有效地检测到脑损伤周围的2D区域。实验结果表明，我们提出的观看式变压器在具有挑战性的大脑MRI数据集上对大脑病变检测表现良好。

基于世代的方法已在零拍学习研究中吸引了大部分最近的关注。在本文中，我们试图解构生成器分类器框架以指导其改进和扩展。我们首先通过将发电机学习的实例级分布与高斯分布交替进行分析。然后，我们通过分解分类器梯度来揭示生成器在分类器训练中学习的类级分布和实例级分布的作用。我们最终以从生成器和分类器的解构（即（i）ZSL Generator的键是属性通用化的关键）来改进生成器分类器框架的指南； （ii）分类器学习强调伪伪样本对训练过程中可见类之间的决策界限的影响，并减少可见的未见偏见。我们根据准则提出了一种简单的方法。没有复杂的设计，该提出的方法在四个公共ZSL数据集上优于最新技术，这证明了拟议准则的有效性。在用属性到视觉中心单映射模型代替生成模型时，提出的方法仍然有效，证明其强大的可传递性。接受后，代码将在接受后公开。

近年来，由于机器学习的进步，已经完成了无数关于智能机器人政策的最高级工作。然而，效率低下和缺乏转移能力阻碍了实用应用程序，尤其是在人类机器人协作中，少数快速学习和高灵活性成为一种努力。为了克服这一障碍，我们指的是一个“政策池”，其中包含可以轻松访问和重复使用的预训练技能。通过以灵活的顺序展开必要的技能，采用代理来管理“政策池”，取决于特定于任务的偏爱。可以从一个或几个人类专家示范中自动解释这种偏好。在这个层次结构的环境下，我们的算法能够在迷你招架环境中获得一个稀疏的奖励，多阶段的诀窍，只有一次演示，显示了有可能立即掌握人类教练的复杂机器人技能的潜力。此外，我们算法的先天质量还允许终身学习，使其成为一种多功能的代理。

如何在演示相对较大时更加普遍地进行模仿学习一直是强化学习（RL）的持续存在问题。糟糕的示威活动导致狭窄和偏见的日期分布，非马洛维亚人类专家演示使代理商难以学习，而过度依赖子最优轨迹可以使代理商努力提高其性能。为了解决这些问题，我们提出了一种名为TD3FG的新算法，可以平稳地过渡从专家到学习从经验中学习。我们的算法在Mujoco环境中实现了有限的有限和次优的演示。我们使用行为克隆来将网络作为参考动作发生器训练，并在丢失函数和勘探噪声方面使用它。这种创新可以帮助代理商从示威活动中提取先验知识，同时降低了糟糕的马尔科维亚特性的公正的不利影响。与BC +微调和DDPGFD方法相比，它具有更好的性能，特别是当示范相对有限时。我们调用我们的方法TD3FG意味着来自发电机的TD3。

Datasets drive vision progress, yet existing driving datasets are impoverished in terms of visual content and supported tasks to study multitask learning for autonomous driving. Researchers are usually constrained to study a small set of problems on one dataset, while real-world computer vision applications require performing tasks of various complexities. We construct BDD100K 1 , the largest driving video dataset with 100K videos and 10 tasks to evaluate the exciting progress of image recognition algorithms on autonomous driving. The dataset possesses geographic, environmental, and weather diversity, which is useful for training models that are less likely to be surprised by new conditions. Based on this diverse dataset, we build a benchmark for heterogeneous multitask learning and study how to solve the tasks together. Our experiments show that special training strategies are needed for existing models to perform such heterogeneous tasks. BDD100K opens the door for future studies in this important venue.

在本文中，我们着重于分析使用大型材料数据库材料识别的触觉传感的热模式。许多因素会影响热识别性能，包括传感器噪声，传感器和物体的初始温度，材料的热积液以及接触时间。为了分析这些因素对热识别的影响，我们使用了一个半无限固体的热模型来模拟来自CES Edupack Level-1数据库中所有材料的热传输数据。我们使用支持矢量机（SVM）来预测2346个材料对的二元材料识别的F1分数。我们还使用配备了热传感器的真实机器人收集了数据，并分析了其在66个现实世界对的材料识别性能。此外，我们分析了对模型进行模拟数据培训并在实体机器人数据上进行测试时的性能。我们的模型预测了模拟数据的0.980 F1分数的材料识别性能，现实世界中具有恒定初始传感器温度的现实世界数据的0.994 F1得分，现实世界数据的0.966 F1得分具有不同的初始传感器温度，并且0.815 SIM到运行转移的F1分数。最后，我们根据从这些结果中获得的见解提供了一些有关传感器设计和参数选择的准则。我们发布了模拟和实体机器人数据集，以供机器人社区进一步使用。

Recently deep neural networks, which require a large amount of annotated samples, have been widely applied in nuclei instance segmentation of H\&E stained pathology images. However, it is inefficient and unnecessary to label all pixels for a dataset of nuclei images which usually contain similar and redundant patterns. Although unsupervised and semi-supervised learning methods have been studied for nuclei segmentation, very few works have delved into the selective labeling of samples to reduce the workload of annotation. Thus, in this paper, we propose a novel full nuclei segmentation framework that chooses only a few image patches to be annotated, augments the training set from the selected samples, and achieves nuclei segmentation in a semi-supervised manner. In the proposed framework, we first develop a novel consistency-based patch selection method to determine which image patches are the most beneficial to the training. Then we introduce a conditional single-image GAN with a component-wise discriminator, to synthesize more training samples. Lastly, our proposed framework trains an existing segmentation model with the above augmented samples. The experimental results show that our proposed method could obtain the same-level performance as a fully-supervised baseline by annotating less than 5% pixels on some benchmarks.

基于图像补丁重建的自我监督学习方法在培训自动编码器方面取得了巨大的成功，其预训练的权重可以转移到微调图像理解的其他下游任务。但是，现有方法很少研究重建斑块的各种重要性和解剖结构的对称性，当它们应用于3D医学图像时。在本文中，我们提出了一种基于3D脑MRI分割任务的视觉变压器（VIT）的新颖的对称自动编码器（ASA）。我们猜想，强迫自动编码器恢复信息性图像区域可以收获更多的判别性表示，而不是恢复光滑的图像贴片。然后，我们采用基于梯度的指标来估计每个图像补丁的重要性。在预训练阶段，提议的自动编码器更多地注意根据梯度指标重建信息贴片。此外，我们求助于大脑结构的先验，并开发一种对称位置编码（SPE）方法，以更好地利用远距离但空间对称区域之间的相关性以获得有效的特征。实验结果表明，我们提出的细心对称自动编码器的表现优于三个大脑MRI分割基准的最先进的自我监督学习方法和医学图像分割模型。

最近，深度神经网络（DNNS）在现实世界图像超分辨率（SR）方面取得了重大成功。但是，具有准侵蚀噪声的对抗图像样本可能威胁到深度学习的SR模型。在本文中，我们为现实世界SR提出了一个强大的深度学习框架，该框架随机消除了输入图像或功能的频域中潜在的对抗噪声。理由是，在SR任务上，清洁图像或功能与频域中受攻击的图案不同。观察到现有的对抗攻击通常会为输入图像增加高频噪声，我们引入了一个新型的随机频率掩码模块，该模块可以以随机方式阻止可能包含有害扰动的高频组件。由于频率掩蔽不仅可能会破坏对抗性扰动，而且还会影响干净的图像中的尖锐细节，我们进一步基于图像的频域开发了对抗性样品分类器，以确定是否应用了提出的掩码模块。基于上述想法，我们设计了一个新颖的现实世界图像SR框架，该框架结合了建议的频率掩盖模块和所提出的对抗分类器与现有的超分辨率骨干网络。实验表明，我们所提出的方法对对抗性攻击更加不敏感，并且比现有模型和防御能力更稳定。