知识蒸馏（KD）显示了其对象检测的有效性，在AI知识（教师检测器）和人类知识（人类专家）的监督下，它在该物体检测中训练紧凑的对象检测器。但是，现有研究一致地对待AI知识和人类知识，并在学习过程中采用统一的数据增强策略，这将导致对多尺度对象的学习有偏见，并且对教师探测器的学习不足，从而导致不满意的蒸馏性能。为了解决这些问题，我们提出了特定于样本的数据增强和对抗性功能增强。首先，为了减轻多尺度对象产生的影响，我们根据傅立叶角度的观察结果提出了自适应数据增强。其次，我们提出了一种基于对抗性示例的功能增强方法，以更好地模仿AI知识以弥补教师探测器的信息不足。此外，我们提出的方法是统一的，并且很容易扩展到其他KD方法。广泛的实验证明了我们的框架的有效性，并在一阶段和两阶段探测器中提高了最先进方法的性能，最多可以带来0.5 MAP的增长。

在计算病理学工作流程中检测和分裂ObjectSwithinWholesLideImagesis。自我监督学习（SSL）吸引了这种重度注释的任务。尽管自然图像的密集任务具有广泛的基准，但不幸的是，在当前的病理学作品中，此类研究仍然没有。我们的论文打算缩小这一差距。我们首先基于病理图像中密集预测任务的代表性SSL方法。然后，我们提出了概念对比学习（结论），这是密集预训练的SSL框架。我们探讨了结论如何使用不同来源提供的概念，并最终提出了一种简单的无依赖性概念生成方法，该方法不依赖于外部分割算法或显着检测模型。广泛的实验表明，在不同环境中，结论比以前的最新SSL方法具有优势。沿着我们的探索，我们弥补了几个重要而有趣的组成部分，这有助于致力于病理图像的密集预训练。我们希望这项工作可以提供有用的数据点，并鼓励社区为感兴趣的问题进行结论预培训。代码可用。

密集的注释LiDAR点云是昂贵的，这限制了完全监督学习方法的可伸缩性。在这项工作中，我们研究了激光雷达分割中未充满激光的半监督学习（SSL）。我们的核心思想是利用激光点云的强烈空间提示来更好地利用未标记的数据。我们建议Lasermix混合不同激光扫描的激光束，然后鼓励模型在混合前后进行一致和自信的预测。我们的框架具有三个吸引人的属性：1）通用：Lasermix对LIDAR表示不可知（例如，范围视图和体素），因此可以普遍应用我们的SSL框架。 2）从统计上讲：我们提供详细的分析，以理论上解释所提出的框架的适用性。 3）有效：对流行激光雷达分割数据集（Nuscenes，Semantickitti和Scribblekitti）的全面实验分析证明了我们的有效性和优势。值得注意的是，我们在标签少2倍至5倍的同行中获得了竞争成果，并平均将仅监督的基线提高了10.8％。我们希望这个简洁而高性能的框架可以促进半监督的激光雷达细分的未来研究。代码将公开可用。

通常通过过去的选择来告知机器学习中的评估，例如要使用哪些数据集或指标。该标准化可以使用排行榜对平等基础进行比较，但是随着出现更好的替代方案，评估选择变得不佳。这个问题在自然语言生成中尤其相关，该语言需要不断改善的数据集，指标和人类评估以提出确定性的主张。为了使遵循最佳模型评估实践更加容易，我们介绍了GEMV2。新版本的一代，评估和指标基准为数据集，模型和指标开发人员提供了模块化基础架构，以使彼此受益。GEMV2支持40种记录的数据集中51种语言。所有数据集的模型都可以在线评估，我们的交互式数据卡创建和渲染工具使得在Living Benchmark中添加新数据集变得更加容易。

3D感知，尤其是点云分类，已取得了重大进展。但是，在现实世界的部署中，由于场景的复杂性，传感器不准确和处理不精确性，点云腐败是不可避免的。在这项工作中，我们的目标是严格基准并分析腐败下的点云分类。为了进行系统的调查，我们首先提供了共同3D腐败的分类法，并确定原子腐败。然后，我们对广泛的代表点云模型进行全面评估，以了解其稳健性和概括性。我们的基准结果表明，尽管点云分类性能会随着时间的推移而提高，但最新的方法仍处于较差的范围。基于获得的观测值，我们提出了几种有效的技术来增强点云分类器的鲁棒性。我们希望我们的全面基准，深入分析和提议的技术能够以强大的3D感知激发未来的研究。

基于现有的基于解除拘淀的概括性的方法，即可在直接解开人称的旨在转变为域相关干扰和身份相关特征。然而，它们忽略了一些重要的特征在域相关干扰和身份相关特征中顽固地纠缠于，这是难以以无监督的方式分解的。在本文中，我们提出了一种简单但有效的校准功能分解（CFD）模块，专注于通过更明智的特征分解和强化策略来提高人员重新识别的泛化能力。具体地，校准和标准化的批量归一化（CSBN）旨在通过联合探索域内校准和域间标准化的多源域特征来学习校准的人表示。 CSBN限制每个域的特征分布的实例级别不一致，捕获内部域级别的特定统计信息。校准人称表示在细微分解为身份相关功能，域功能，剩余纠结的纠结之一。为了提高泛化能力并确保高度辨别身份相关特征，引入了校准的实例归一化（CIN）以强制执行判别ID相关信息，并滤除ID-Intrelate的信息，同时剩余的富互补线索纠缠特征进一步用于加强它。广泛的实验表明了我们框架的强烈概括能力。我们的模型由CFD模块赋予授权，显着优于多个广泛使用的基准测试的最先进的域广义方法。代码将公开：https://github.com/zkcys001/cfd。

量化城市道路网络（URNS）不同部分的拓扑相似之处使我们能够了解城市成长模式。虽然传统统计信息提供有关单个节点的直接邻居或整个网络的特性的有用信息，但是这种度量无法衡量考虑本地间接邻域关系的子网的相似性。在这项研究中，我们提出了一种基于图的机器学习方法来量化子网的空间均匀性。我们将该方法应用于全球30个城市的11,790个城市道路网络，以衡量每个城市和不同城市的道路网络的空间均匀性。我们发现，城市内的空间均匀性与诸如GDP和人口增长的社会经济地位高度相关。此外，通过在不同城市转移模型获得的城市间空间均匀性揭示了欧洲的城市网络结构的城市网络结构间相似性，传递给美国和亚洲的城市。可以利用使用我们的方法揭示的社会经济发展和城市间相似性，以了解和转移城市的洞察力。它还使我们能够解决城市政策挑战，包括在迅速城市化地区的网络规划，并打击区域不平等。

This paper focuses on designing efficient models with low parameters and FLOPs for dense predictions. Even though CNN-based lightweight methods have achieved stunning results after years of research, trading-off model accuracy and constrained resources still need further improvements. This work rethinks the essential unity of efficient Inverted Residual Block in MobileNetv2 and effective Transformer in ViT, inductively abstracting a general concept of Meta-Mobile Block, and we argue that the specific instantiation is very important to model performance though sharing the same framework. Motivated by this phenomenon, we deduce a simple yet efficient modern \textbf{I}nverted \textbf{R}esidual \textbf{M}obile \textbf{B}lock (iRMB) for mobile applications, which absorbs CNN-like efficiency to model short-distance dependency and Transformer-like dynamic modeling capability to learn long-distance interactions. Furthermore, we design a ResNet-like 4-phase \textbf{E}fficient \textbf{MO}del (EMO) based only on a series of iRMBs for dense applications. Massive experiments on ImageNet-1K, COCO2017, and ADE20K benchmarks demonstrate the superiority of our EMO over state-of-the-art methods, \eg, our EMO-1M/2M/5M achieve 71.5, 75.1, and 78.4 Top-1 that surpass \textbf{SoTA} CNN-/Transformer-based models, while trading-off the model accuracy and efficiency well.

Decompilation aims to transform a low-level program language (LPL) (eg., binary file) into its functionally-equivalent high-level program language (HPL) (e.g., C/C++). It is a core technology in software security, especially in vulnerability discovery and malware analysis. In recent years, with the successful application of neural machine translation (NMT) models in natural language processing (NLP), researchers have tried to build neural decompilers by borrowing the idea of NMT. They formulate the decompilation process as a translation problem between LPL and HPL, aiming to reduce the human cost required to develop decompilation tools and improve their generalizability. However, state-of-the-art learning-based decompilers do not cope well with compiler-optimized binaries. Since real-world binaries are mostly compiler-optimized, decompilers that do not consider optimized binaries have limited practical significance. In this paper, we propose a novel learning-based approach named NeurDP, that targets compiler-optimized binaries. NeurDP uses a graph neural network (GNN) model to convert LPL to an intermediate representation (IR), which bridges the gap between source code and optimized binary. We also design an Optimized Translation Unit (OTU) to split functions into smaller code fragments for better translation performance. Evaluation results on datasets containing various types of statements show that NeurDP can decompile optimized binaries with 45.21% higher accuracy than state-of-the-art neural decompilation frameworks.

Image Virtual try-on aims at replacing the cloth on a personal image with a garment image (in-shop clothes), which has attracted increasing attention from the multimedia and computer vision communities. Prior methods successfully preserve the character of clothing images, however, occlusion remains a pernicious effect for realistic virtual try-on. In this work, we first present a comprehensive analysis of the occlusions and categorize them into two aspects: i) Inherent-Occlusion: the ghost of the former cloth still exists in the try-on image; ii) Acquired-Occlusion: the target cloth warps to the unreasonable body part. Based on the in-depth analysis, we find that the occlusions can be simulated by a novel semantically-guided mixup module, which can generate semantic-specific occluded images that work together with the try-on images to facilitate training a de-occlusion try-on (DOC-VTON) framework. Specifically, DOC-VTON first conducts a sharpened semantic parsing on the try-on person. Aided by semantics guidance and pose prior, various complexities of texture are selectively blending with human parts in a copy-and-paste manner. Then, the Generative Module (GM) is utilized to take charge of synthesizing the final try-on image and learning to de-occlusion jointly. In comparison to the state-of-the-art methods, DOC-VTON achieves better perceptual quality by reducing occlusion effects.