机器人的感知目前处于在有效的潜在空间中运行的现代方法与数学建立的经典方法之间的跨道路，并提供了可解释的，可信赖的结果。在本文中，我们引入了卷积的贝叶斯内核推理（Convbki）层，该层在可分离的卷积层中明确执行贝叶斯推断，以同时提高效率，同时保持可靠性。我们将层应用于3D语义映射的任务，在该任务中，我们可以实时学习激光雷达传感器信息的语义几何概率分布。我们根据KITTI数据集的最新语义映射算法评估我们的网络，并通过类似的语义结果证明了延迟的提高。
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点云完成旨在从部分点云中恢复原始形状信息，引起了人们对3D Vision社区的关注。现有方法通常成功完成标准形状，同时未能生成某些非标准形状的点云的本地细节。为了获得理想的当地细节，全球形状信息的指导至关重要。在这项工作中，我们设计了一种有效的方法来借助类内部形状的原型表示区分标准/非标准形状，可以通过建议的监督形状聚类借口任务来计算，从而导致异构组件W.R.T完成网络。代表性的原型（定义为形状类别的特征质心）可以提供全局形状的指导，该指南被称为软性知识，以多尺度方式通过所需的选择性感知特征融合模块注入下游完成网络。此外，要进行有效的培训，我们考虑了基于困难的采样策略，以鼓励网络更多地关注一些部分点云，而几何信息较少。实验结果表明，我们的方法表现优于其他最新方法，并且具有完成复杂几何形状的强大能力。
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这项工作通过创建具有准确而完整的动态场景的新颖户外数据集来解决语义场景完成（SSC）数据中的差距。我们的数据集是由每个时间步骤的随机采样视图形成的，该步骤可监督无需遮挡或痕迹的场景的普遍性。我们通过利用最新的3D深度学习体系结构来使用时间信息来创建最新的开源网络中的SSC基准，并构建基准实时密集的局部语义映射算法MotionsC。我们的网络表明，提出的数据集可以在存在动态对象的情况下量化和监督准确的场景完成，这可以导致改进的动态映射算法的开发。所有软件均可在https://github.com/umich-curly/3dmapping上找到。
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在大数据的时代，通过单数值分解的图像近似近似。但是，奇异值分解（SVD）仅用于订单两个数据，即矩阵。有必要将高阶输入变成矩阵或将其分解为一系列订单两个切片，以解决具有SVD的多光谱图像和视频等高阶数据。高阶奇异值分解（HOSVD）扩展了SVD，可以使用一些排名一的组件的总和近似高阶数据。我们考虑将HOSVD推广到有限维度的代数上的问题。该代数（称为T-Algebra）概括了复数。代数的元素（称为t-scalars）是固定大小的复数阵列。可以将矩阵和张量概括在T量标准上，然后扩展许多规范矩阵和张量算法，包括HOSVD，以获得更高的性能版本。 HOSVD的概括称为THOSVD。交替的算法可以进一步提高其近似多路数据的性能。 THOSVD还统一了广泛的主要组件分析算法。为了利用T-scalars进行近似图像利用广义算法的潜力，我们使用像素邻域策略将每个像素转换为“更深入”的T-Scalar。公开图像的实验表明，T型量表的广义算法，即ThoSVD，与其规范对应物进行了优惠。
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本文回顾了关于压缩视频质量增强质量的第一个NTIRE挑战，重点是拟议的方法和结果。在此挑战中，采用了新的大型不同视频（LDV）数据集。挑战有三个曲目。Track 1和2的目标是增强HEVC在固定QP上压缩的视频，而Track 3旨在增强X265压缩的视频，以固定的位速率压缩。此外，轨道1和3的质量提高了提高保真度（PSNR）的目标，以及提高感知质量的2个目标。这三个曲目完全吸引了482个注册。在测试阶段，分别提交了12个团队，8支球队和11支球队，分别提交了轨道1、2和3的最终结果。拟议的方法和解决方案衡量视频质量增强的最先进。挑战的首页：https：//github.com/renyang-home/ntire21_venh
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光学流量估计是视频分析领域的一个重要而有挑战性问题。卷积神经网络的不同语义级别/层的特征可以提供不同粒度的信息。为了利用如此灵活和全面的信息，我们提出了一个半监督的特征金字塔形相关和残余重建网络（FPCR-Net），用于框架对的光学流量估计。它由两个主要模块组成：金字塔相关映射和剩余重建。金字塔相关映射模块利用全局/本地补丁的多尺度相关性来通过聚合不同尺度的特征来形成多级成本卷。剩余重建模块旨在重建每个阶段中更精细的光学流的子带高频残差。基于金字塔相关映射，我们进一步提出了相关 - 扭曲 - 归一化（CWN）模块，以有效地利用相关性依赖性。实验结果表明，该方案在针对竞争基线方法的平均终点误差（AEE）方面，实现了最先进的性能，改善了0.80,1.15和0.10 - Flownet2，LiteFlowNet和PWC-Net Sintel DataSet的最终通过。
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In this work, we explore a useful but often neglected methodology for robustness analysis of text generation evaluation metrics: stress tests with synthetic data. Basically, we design and synthesize a wide range of potential errors and check whether they result in a commensurate drop in the metric scores. We examine a range of recently proposed evaluation metrics based on pretrained language models, for the tasks of open-ended generation, translation, and summarization. Our experiments reveal interesting insensitivities, biases, or even loopholes in existing metrics. For example, we find that BERTScore ignores truncation errors in summarization, and MAUVE (built on top of GPT-2) is insensitive to errors at the beginning of generations. Further, we investigate the reasons behind these blind spots and suggest practical workarounds for a more reliable evaluation of text generation.
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近年来，由于SR数据集的开发和相应的实际SR方法，真实的图像超分辨率（SR）已取得了令人鼓舞的结果。相比之下，真实视频SR领域落后，尤其是对于真实的原始视频。考虑到原始图像SR优于SRGB图像SR，我们构建了一个真实世界的原始视频SR（Real-Rawvsr）数据集，并提出了相应的SR方法。我们利用两个DSLR摄像机和一个梁切口来同时捕获具有2倍，3倍和4倍大型的高分辨率（LR）和高分辨率（HR）原始视频。我们的数据集中有450对视频对，场景从室内到室外各不相同，包括相机和对象运动在内的动作。据我们所知，这是第一个现实世界的RAW VSR数据集。由于原始视频的特征是拜耳模式，因此我们提出了一个两分支网络，该网络既涉及包装的RGGB序列和原始的拜耳模式序列，又涉及两个分支，并且两个分支相互互补。经过提出的共对象，相互作用，融合和重建模块后，我们生成了相应的HR SRGB序列。实验结果表明，所提出的方法优于原始或SRGB输入的基准实体和合成视频SR方法。我们的代码和数据集可在https://github.com/zmzhang1998/real-rawvsr上找到。
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本文提出了一种新的3D形状生成方法，从而在小波域中的连续隐式表示上实现了直接生成建模。具体而言，我们提出了一个带有一对粗糙和细节系数的紧凑型小波表示，通过截短的签名距离函数和多尺度的生物联盟波波隐式表示3D形状，并制定了一对神经网络：基于生成器基于扩散模型的生成器以粗糙系数的形式产生不同的形状；以及一个细节预测因子，以进一步生成兼容的细节系数量，以丰富具有精细结构和细节的生成形状。定量和定性实验结果都表现出我们的方法在产生具有复杂拓扑和结构，干净表面和细节的多样化和高质量形状方面的优势，超过了最先进的模型的3D生成能力。
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用于预测神经影像数据的深度学习算法在各种应用中显示出巨大的希望。先前的工作表明，利用数据的3D结构的深度学习模型可以在几个学习任务上胜过标准机器学习。但是，该领域的大多数先前研究都集中在成年人的神经影像学数据上。在一项大型纵向发展研究的青少年大脑和认知发展（ABCD）数据集中，我们检查了结构性MRI数据，以预测性别并确定与性别相关的大脑结构变化。结果表明，性别预测准确性异常高（> 97％），训练时期> 200，并且这种准确性随着年龄的增长而增加。大脑区域被确定为研究的任务中最歧视性的，包括主要的额叶区域和颞叶。当评估年龄增加两年的性别预测变化时，揭示了一组更广泛的视觉，扣带和孤立区域。我们的发现表明，即使在较小的年龄范围内，也显示出与性别相关的结构变化模式。这表明，通过查看这些变化与不同的行为和环境因素如何相关，可以研究青春期大脑如何变化。
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