The efficient segmentation of foreground text information from the background in degraded color document images is a hot research topic. Due to the imperfect preservation of ancient documents over a long period of time, various types of degradation, including staining, yellowing, and ink seepage, have seriously affected the results of image binarization. In this paper, a three-stage method is proposed for image enhancement and binarization of degraded color document images by using discrete wavelet transform (DWT) and generative adversarial network (GAN). In Stage-1, we use DWT and retain the LL subband images to achieve the image enhancement. In Stage-2, the original input image is split into four (Red, Green, Blue and Gray) single-channel images, each of which trains the independent adversarial networks. The trained adversarial network models are used to extract the color foreground information from the images. In Stage-3, in order to combine global and local features, the output image from Stage-2 and the original input image are used to train the independent adversarial networks for document binarization. The experimental results demonstrate that our proposed method outperforms many classical and state-of-the-art (SOTA) methods on the Document Image Binarization Contest (DIBCO) dataset. We release our implementation code at https://github.com/abcpp12383/ThreeStageBinarization.

This paper studies audio-visual suppression for egocentric videos -- where the speaker is not captured in the video. Instead, potential noise sources are visible on screen with the camera emulating the off-screen speaker's view of the outside world. This setting is different from prior work in audio-visual speech enhancement that relies on lip and facial visuals. In this paper, we first demonstrate that egocentric visual information is helpful for noise suppression. We compare object recognition and action classification based visual feature extractors, and investigate methods to align audio and visual representations. Then, we examine different fusion strategies for the aligned features, and locations within the noise suppression model to incorporate visual information. Experiments demonstrate that visual features are most helpful when used to generate additive correction masks. Finally, in order to ensure that the visual features are discriminative with respect to different noise types, we introduce a multi-task learning framework that jointly optimizes audio-visual noise suppression and video based acoustic event detection. This proposed multi-task framework outperforms the audio only baseline on all metrics, including a 0.16 PESQ improvement. Extensive ablations reveal the improved performance of the proposed model with multiple active distractors, over all noise types and across different SNRs.

三维（3D）图像（例如CT，MRI和PET）在医学成像应用中很常见，在临床诊断中很重要。语义歧义是许多医学图像标签的典型特征。这可能是由许多因素引起的，例如成像特性，病理解剖学以及二进制面具的弱表示，这给精确的3D分割带来了挑战。在2D医学图像中，使用软面膜代替图像垫形式产生的二进制掩码来表征病变可以提供丰富的语义信息，更全面地描述病变的结构特征，从而使后续诊断和分析受益。在这项工作中，我们将图像垫子介绍到3D场景中，以描述3D医学图像中的病变。 3D模态中图像垫的研究有限，并且没有与3D矩阵相关的高质量注释数据集，因此减慢了基于数据驱动的深度学习方法的发展。为了解决这个问题，我们构建了第一个3D医疗垫数据集，并通过质量控制和下游实验中的肺结节分类中令人信服地验证了数据集的有效性。然后，我们将四个选定的最新2D图像矩阵算法调整为3D场景，并进一步自定义CT图像的方法。此外，我们提出了第一个端到端的深3D垫网络，并实施了可靠的3D医疗图像垫测试基准，该基准将被发布以鼓励进一步的研究。

基于对抗性学习的现有无监督的域适应方法在多个医学成像任务中取得了良好的表现。但是，这些方法仅着眼于全局分布适应，而忽略了类别级别的分布约束，这将导致次级适应性的性能。本文基于类别级别的正则化提出了一个无监督的域适应框架，该框架从三个角度正规化了类别分布。具体而言，对于域间类别的正则化，提出了一个自适应原型比对模块，以使源和目标域中同一类别的特征原型对齐。此外，对于域内类别的正则化，我们分别针对源和目标域定制了正则化技术。在源域中，提出了原型引导的判别性损失，以通过执行阶层内紧凑性和类间的分离性来学习更多的判别特征表示，并作为对传统监督损失的补充。在目标域中，提出了增强的一致性类别的正则化损失，以迫使该模型为增强/未增强目标图像提供一致的预测，这鼓励在语义上相似的区域给予相同的标签。在两个公共底面数据集上进行的广泛实验表明，所提出的方法显着优于其他最先进的比较算法。

基于图形神经网络（GNN）的子图表学习在科学进步中表现出广泛的应用，例如对分子结构 - 特质关系和集体细胞功能的预测。特别是，图表增强技术在改善基于图和基于节点的分类任务方面显示出令人鼓舞的结果。尽管如此，在现有的基于GNN的子图表示学习研究中很少探索它们。在这项研究中，我们开发了一种新型的多视图增强机制，以改善子图表示学习模型，从而改善下游预测任务的准确性。我们的增强技术创建了多种子图的变体，并将这些变体嵌入原始图中，以实现高度改善的训练效率，可伸缩性和准确性。几个现实世界和生理数据集的基准实验证明了我们提出的多视图增强技术在子图表学习中的优越性。

通过在计算机视觉（CV）领域深度学习算法的良好性能，卷积神经网络（CNN）体系结构已成为计算机视觉任务的主要骨干。随着移动设备的广泛使用，基于计算能力低的平台的神经网络模型逐渐引起人们的注意。但是，由于计算能力的限制，移动设备上通常无法使用深度学习算法。本文提出了一个轻巧的卷积神经网络TripLenet，可以在Raspberry Pi上轻松运行。从阈值中的块连接概念中采用，新提出的网络模型会压缩并加速网络模型，减少网络的参数量，并在确保准确性的同时缩短每个图像的推理时间。我们提出的TripLenet和其他最先进的（SOTA）神经网络在Raspberry Pi上使用CIFAR-10和SVHN数据集进行了图像分类实验。实验结果表明，与GhostNet，Mobilenet，Theashnet，EdefityNet和HardNet相比，每图像的推理时间分别缩短了15％，16％，17％，24％和30％。

随着计算机愿景任务中的神经网络的不断发展，越来越多的网络架构取得了突出的成功。作为最先进的神经网络架构之一，DenSenet捷径所有特征映射都可以解决模型深度的问题。虽然这种网络架构在低MAC（乘法和累积）上具有优异的准确性，但它需要过度推理时间。为了解决这个问题，HardNet减少了特征映射之间的连接，使得其余连接类似于谐波。然而，这种压缩方法可能导致模型精度和增加的MAC和模型大小降低。该网络架构仅减少了内存访问时间，需要改进其整体性能。因此，我们提出了一种新的网络架构，使用阈值机制来进一步优化连接方法。丢弃不同卷积层的不同数量的连接以压缩阈值中的特征映射。所提出的网络架构使用了三个数据集，CiFar-10，CiFar-100和SVHN，以评估图像分类的性能。实验结果表明，与DENSENET相比，阈值可降低推理时间高达60％，并且在这些数据集上的硬盘相比，训练速度快高达35％的训练速度和20％的误差率降低。

面向任务导向的对话系统已经受到获得大规模和高质量的注释对话的困难困扰。此外，大多数公开的数据集仅包括书面对话，这不足以反映实际口头对话系统中的实际人类行为。在本文中，我们提出了面向任务的对话数据增强（TOD-DA），这是一种新型模型 - 不可知的数据增强范例，以提高面向任务对话建模的鲁棒性。 TOD-DA由两个模块组成：1）对话丰富，以扩展关于易于执行数据稀疏性的任务对话的培训数据，用于宽松数据稀疏性和2）口语对话模拟器，以模仿各种粒度的口语样式表达和语音识别错误，以弥合书面之间的差距和口头对话。通过这样的设计，我们的方法在DSTC10 Track2的两个任务中排名第一，这是针对口语对话的任务对话建模的基准，展示了我们提出的TOD-DA的优势和有效性。

半监控视频动作识别倾向于使深神经网络能够实现显着性能，即使具有非常有限的标记数据。然而，现有方法主要从当前的基于图像的方法转移（例如，FixMatch）。不具体利用时间动态和固有的多模式属性，它们的结果可能是次优。为了更好地利用视频中的编码的时间信息，我们将时间梯度引入了本文中的更多细小特征提取的额外模态。具体而言，我们的方法明确地蒸馏从时间梯度（TG）的细粒度运动表示，并施加不同方式的一致性（即RGB和TG）。在推理期间，没有额外的计算或参数，在没有额外的计算或参数的情况下显着提高了半监督动作识别的性能。我们的方法在若干典型的半监督设置（即标记数据的不同比率）下实现三个视频动作识别基准（即动态-400，UCF-101和HMDB-51）的最先进的性能。

在现实世界中，医疗数据集通常表现出长尾数据分布（即，一些类占据大多数数据，而大多数类都很少有一些样本），这导致挑战的不平衡学习场景。例如，估计有超过40种不同的视网膜疾病，无论发生了多种发病率，然而，来自全球患者队列的超过30多种条件非常罕见，这导致基于深度学习的筛选典型的长尾学习问题楷模。此外，视网膜中可能存在多种疾病，这导致多标签情景并为重新采样策略带来标签共生问题。在这项工作中，我们提出了一种新颖的框架，利用了视网膜疾病的先验知识，以便在等级 - 明智的约束下培训模型的更强大的代表。然后，首先引入了一个实例 - 明智的类平衡的采样策略和混合知识蒸馏方式，以从长尾的多标签分布中学习。我们的实验培训超过一百万个样品的视网膜数据集展示了我们所提出的方法的优越性，这些方法优于所有竞争对手，并显着提高大多数疾病的识别准确性，特别是那些罕见的疾病。