Modern autonomous driving system is characterized as modular tasks in sequential order, i.e., perception, prediction and planning. As sensors and hardware get improved, there is trending popularity to devise a system that can perform a wide diversity of tasks to fulfill higher-level intelligence. Contemporary approaches resort to either deploying standalone models for individual tasks, or designing a multi-task paradigm with separate heads. These might suffer from accumulative error or negative transfer effect. Instead, we argue that a favorable algorithm framework should be devised and optimized in pursuit of the ultimate goal, i.e. planning of the self-driving-car. Oriented at this goal, we revisit the key components within perception and prediction. We analyze each module and prioritize the tasks hierarchically, such that all these tasks contribute to planning (the goal). To this end, we introduce Unified Autonomous Driving (UniAD), the first comprehensive framework up-to-date that incorporates full-stack driving tasks in one network. It is exquisitely devised to leverage advantages of each module, and provide complementary feature abstractions for agent interaction from a global perspective. Tasks are communicated with unified query design to facilitate each other toward planning. We instantiate UniAD on the challenging nuScenes benchmark. With extensive ablations, the effectiveness of using such a philosophy is proven to surpass previous state-of-the-arts by a large margin in all aspects. The full suite of codebase and models would be available to facilitate future research in the community.

Point-of-care ultrasound (POCUS) is one of the most commonly applied tools for cardiac function imaging in the clinical routine of the emergency department and pediatric intensive care unit. The prior studies demonstrate that AI-assisted software can guide nurses or novices without prior sonography experience to acquire POCUS by recognizing the interest region, assessing image quality, and providing instructions. However, these AI algorithms cannot simply replace the role of skilled sonographers in acquiring diagnostic-quality POCUS. Unlike chest X-ray, CT, and MRI, which have standardized imaging protocols, POCUS can be acquired with high inter-observer variability. Though being with variability, they are usually all clinically acceptable and interpretable. In challenging clinical environments, sonographers employ novel heuristics to acquire POCUS in complex scenarios. To help novice learners to expedite the training process while reducing the dependency on experienced sonographers in the curriculum implementation, We will develop a framework to perform real-time AI-assisted quality assessment and probe position guidance to provide training process for novice learners with less manual intervention.

Dense pose estimation is a dense 3D prediction task for instance-level human analysis, aiming to map human pixels from an RGB image to a 3D surface of the human body. Due to a large amount of surface point regression, the training process appears to be easy to collapse compared to other region-based human instance analyzing tasks. By analyzing the loss formulation of the existing dense pose estimation model, we introduce a novel point regression loss function, named Dense Points} loss to stable the training progress, and a new balanced loss weighting strategy to handle the multi-task losses. With the above novelties, we propose a brand new architecture, named UV R-CNN. Without auxiliary supervision and external knowledge from other tasks, UV R-CNN can handle many complicated issues in dense pose model training progress, achieving 65.0% $AP_{gps}$ and 66.1% $AP_{gpsm}$ on the DensePose-COCO validation subset with ResNet-50-FPN feature extractor, competitive among the state-of-the-art dense human pose estimation methods.

流量数据长期遭受缺失和腐败的困扰，从而导致随后的智能运输系统（ITS）应用程序的准确性和效用降低。注意到流量数据的固有低级属性，大量研究将缺少的流量数据恢复为低级张量完成（LRTC）问题。由于LRTC中的秩最小化的非跨性别性和离散性，现有方法要么用凸面替代等级代替等级替代等级函数，要么以涉及许多参数的非convex替代物，或近似等级。在这项研究中，我们提出了一个用于交通数据恢复的无参数的非凸张量完成模型（TC-PFNC），其中设计了基于日志的松弛项以近似张量代数级别。此外，以前的研究通常认为观察结果是可靠的，没有任何异常值。因此，我们通过对潜在的流量数据异常值进行建模，将TC-PFNC扩展到了强大的版本（RTC-PFNC），该数据可以从部分和损坏的观测值中恢复缺失的值并在观测中删除异常。基于交替的方向乘数法（ADMM）详细阐述了TC-PFNC和RTC-PFNC的数值解。在四个现实世界流量数据集上进行的广泛实验结果表明，所提出的方法在缺失和损坏的数据恢复中都优于其他最先进的方法。本文使用的代码可在以下网址获得：https：//github.com/younghe49/t-ITSPFNC。

在各种图像处理和计算机视觉任务中经常遇到颜色图像Denoising。一种传统的策略是将RGB图像转换为较小相关的颜色空间，并分别将新空间的每个通道定义。但是，这种策略无法完全利用渠道之间的相关信息，并且不足以获得令人满意的结果。为了解决这个问题，本文提出了一个新的多通道优化模型，用于在核定标准下减去Frobenius规范最小化框架下的颜色图像Deno。具体而言，基于块匹配，将颜色图像分解为重叠的RGB补丁。对于每个补丁，我们堆叠其相似的邻居以形成相应的补丁矩阵。提出的模型是在补丁矩阵上执行的，以恢复其无噪声版本。在恢复过程中，a）引入权重矩阵以充分利用通道之间的噪声差； b）单数值是自适应缩小的，而无需分配权重。有了他们，提议的模型可以在保持简单的同时取得有希望的结果。为了解决提出的模型，基于乘数框架的交替方向方法构建了准确有效的算法。每个更新步骤的解决方案可以在封闭式中分析表达。严格的理论分析证明了所提出的算法产生的解决方案序列会收敛到其各自的固定点。合成和真实噪声数据集的实验结果证明了所提出的模型优于最先进的模型。

准确，快速的双核细胞（BC）检测在预测白血病和其他恶性肿瘤的风险中起着重要作用。但是，手动显微镜计数是耗时的，缺乏客观性。此外，由于bc显微镜整体幻灯片图像（WSIS）的染色质量和多样性的限制，传统的图像处理方法是无助的。为了克服这一挑战，我们提出了一种基于深度学习的结构启发的两阶段检测方法，该方法是基于深度学习的，该方法是在斑块级别的WSI-Level和细粒度分类处实施BCS粗略检测的级联。粗糙检测网络是基于用于细胞检测的圆形边界框的多任务检测框架，以及用于核检测的中心关键点。圆的表示降低了自由度，与通常的矩形盒子相比，减轻周围杂质的影响，并且在WSI中可能是旋转不变的。检测细胞核中的关键点可以帮助网络感知，并在后来的细粒分类中用于无监督的颜色层分割。精细的分类网络由基于颜色层掩模的监督和基于变压器的关键区域选择模块组成的背景区域抑制模块，其全局建模能力。此外，首先提出了无监督和未配对的细胞质发生器网络来扩展长尾分配数据集。最后，在BC多中心数据集上进行实验。拟议的BC罚款检测方法在几乎所有评估标准中都优于其他基准，从而为诸如癌症筛查等任务提供了澄清和支持。

扩展方法探讨了深度学习方法中输入长度中性能瓶颈的可能性。在这项工作中，我们介绍了块静态扩展，该块静态扩展分布和处理输入，以与输入相比，以不同长度为特征的异质和任意大的序列集合。从这种方法中，我们引入了一种名为AspectionNet V2的新模型，该模型使用我们的新培训策略进行了培训，该模型不仅具有有效性，而且与最近的图像字幕中的标准方法相比，它的效率不仅快6倍。我们的新模型在MS-Coco 2014字幕挑战上实现了最先进的表现，在离线测试拆分中得分为143.7 Cider-D，在线评估服务器中的140.8 Cider-D和NoCaps验证集中的72.9 All-Cider。源代码可用：https：//github.com/jchenghu/expansionnet_v2

由于它们在现实世界中的广泛采用，提高深神经网络（DNN）的运行时性能至关重要。现有的优化DNN的张量代数表达的方法仅考虑由固定的预定义运算符表示的表达式，在一般表达式之间缺少可能的优化机会。我们提出了Ollie，这是第一个基于衍生的张量程序优化器。 Ollie通过利用一般张量代数表达式之间的转换来优化张量程序，从而实现了一个更大的表达搜索空间，其中包括由先前工作作为特殊情况支持的搜索空间。 Ollie使用基于混合衍生的优化器，该优化器有效地结合了探索性和指导性推导，以快速发现高度优化的表达式。对七个DNN的评估表明，Ollie可以在A100 GPU上胜过2.73 $ \ times $（平均为1.46美元$ \ times $），在V100上最多可超过2.68 $ \ times $（1.51 $ \ times $） GPU分别。

一对一的匹配是DETR建立其端到端功能的关键设计，因此对象检测不需要手工制作的NMS（非最大抑制）方法来删除重复检测。这种端到端的签名对于DETR的多功能性很重要，并且已将其推广到广泛的视觉问题，包括实例/语义分割，人体姿势估计以及基于点云/多视图的检测，但是，我们注意到，由于分配为正样本的查询太少，因此一对一的匹配显着降低了阳性样品的训练效率。本文提出了一种基于混合匹配方案的简单而有效的方法，该方法将原始的一对一匹配分支与辅助查询结合在一起，这些查询在训练过程中使用一对一的匹配损失。该混合策略已被证明可显着提高训练效率并提高准确性。在推断中，仅使用原始的一对一匹配分支，从而维持端到端的优点和相同的DETR推断效率。该方法命名为$ \ MATHCAL {H} $ - DETR，它表明可以在各种视觉任务中始终如一地改进各种代表性的DITR方法，包括可变形，3DDER/PETRV2，PETR和TRANDRACK， ，其他。代码将在以下网址提供：https：//github.com/hdetr

最新的艺术结构状态依赖于三种方法的组合和变化：卷积，经常性和自我牵键方法。我们的工作试图根据修改序列长度的想法为序列建模的新研究方向奠定基础。为此，我们提出了一种称为``扩展机制''的新方法，该方法将输入序列动态转换为具有不同序列长度的新方法。此外，我们引入了一种新颖的体系结构，可利用这种方法并在MS-COCO 2014数据集上实现竞争性能，在合奏和单个模型配置中分别在karpathy测试中产生134.6和131.4 Cider-d，在单个模型配置中分配和130 Cider-D和130 Cider-d官方的在线测试服务器既不反复出现也不完全专注。同时，我们解决了设计中的效率方面，并引入了适合大多数计算资源的方便培训策略，与标准资源相比。源代码可从https://github.com/jchenghu/expansionnet获得