自动故障检测是许多运动的主要挑战。在比赛中，裁判根据规则在视觉上判断缺点。因此，在判断时确保客观性和公平性很重要。为了解决这个问题，一些研究试图使用传感器和机器学习来自动检测故障。但是，与传感器的附件和设备（例如高速摄像头）相关的问题，这些问题与裁判的视觉判断以及故障检测模型的可解释性相抵触。在这项研究中，我们提出了一个用于非接触测量的断层检测系统。我们使用了根据多个合格裁判的判断进行训练的姿势估计和机器学习模型，以实现公平的错误判断。我们使用智能手机视频在包括东京奥运会的奖牌获得者中，使用了正常比赛的智能手机视频，并有意地走路。验证结果表明，所提出的系统的平均准确度超过90％。我们还透露，机器学习模型根据种族步行规则检测到故障。此外，奖牌获得者的故意故障步行运动与大学步行者不同。这一发现符合更通用的故障检测模型的实现。该代码和数据可在https://github.com/szucchini/racewalk-aijudge上获得。
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评估足球运动员队友的个人运动对于评估队伍，侦察和粉丝的参与至关重要。据说，在90分钟的比赛中，球员平均没有大约87分钟的球。但是，在不接球的情况下评估进攻球员并揭示运动如何为队友创造得分机会的贡献一直很困难。在本文中，我们评估了通过将实际动作与通过轨迹预测产生的参考运动进行比较来评估创建球外评分机会的玩家。首先，我们使用图形差异神经网络预测玩家的轨迹，该神经网络可以准确地模拟玩家之间的关系并预测长期轨迹。接下来，基于实际运动轨迹和预测轨迹之间修改的外球评估指数的差异，我们评估实际运动与预测运动相比如何促进得分机会。为了进行验证，我们研究了专家一年中专业球队的所有比赛的年薪，目标和比赛的关系。结果表明，年薪和拟议的指标与现有指标和目标无法解释。我们的结果表明，该方法作为没有球的球员为队友创造得分机会的指标的有效性。
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自动化驾驶系统（广告）开辟了汽车行业的新领域，为未来的运输提供了更高的效率和舒适体验的新可能性。然而，在恶劣天气条件下的自主驾驶已经存在，使自动车辆（AVS）长时间保持自主车辆（AVS）或更高的自主权。本文评估了天气在分析和统计方式中为广告传感器带来的影响和挑战，并对恶劣天气条件进行了解决方案。彻底报道了关于对每种天气的感知增强的最先进技术。外部辅助解决方案如V2X技术，当前可用的数据集，模拟器和天气腔室的实验设施中的天气条件覆盖范围明显。通过指出各种主要天气问题，自主驾驶场目前正在面临，近年来审查硬件和计算机科学解决方案，这项调查概述了在不利的天气驾驶条件方面的障碍和方向的障碍和方向。
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这项工作提出了一种自我监督的方法，用于学习密集的语义上丰富的视觉概念嵌入式，用于通过在NLP中学习Word Embeddings的方法启发的图像。我们的方法通过产生更多富有表现力的嵌入来提高现有工作，并通过适用于高分辨率图像。将自然图像的生成作为一种随机过程，其中一组潜在的视觉概念产生可观察像素外观，我们的方法被配制，以从像素到概念的反向映射。我们的方法大大提高了自我监督学习对密集嵌入映射的有效性，通过将超装配作为自然等级从像素从像素向一小组视觉相干区域进行了向上。其他贡献是具有非均匀形状的区域上下文掩蔽，匹配视觉相干的补丁和基于复杂的视图采样，由屏蔽语言模型启发。通过显着改善Coco（+12.94 miou，+87.6 \％）和城市景观（+16.52 miou，+134.2 \％）的最先进的代表性质量基准来证明了我们密集嵌入的增强的表现力。结果表明，未参加工作未能证明的较好的缩放和域泛化性能。
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Image captioning models require the high-level generalization ability to describe the contents of various images in words. Most existing approaches treat the image-caption pairs equally in their training without considering the differences in their learning difficulties. Several image captioning approaches introduce curriculum learning methods that present training data with increasing levels of difficulty. However, their difficulty measurements are either based on domain-specific features or prior model training. In this paper, we propose a simple yet efficient difficulty measurement for image captioning using cross-modal similarity calculated by a pretrained vision-language model. Experiments on the COCO and Flickr30k datasets show that our proposed approach achieves superior performance and competitive convergence speed to baselines without requiring heuristics or incurring additional training costs. Moreover, the higher model performance on difficult examples and unseen data also demonstrates the generalization ability.
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Deep Metric Learning (DML) is a prominent field in machine learning with extensive practical applications that concentrate on learning visual similarities. It is known that inputs such as Adversarial Examples (AXs), which follow a distribution different from that of clean data, result in false predictions from DML systems. This paper proposes MDProp, a framework to simultaneously improve the performance of DML models on clean data and inputs following multiple distributions. MDProp utilizes multi-distribution data through an AX generation process while leveraging disentangled learning through multiple batch normalization layers during the training of a DML model. MDProp is the first to generate feature space multi-targeted AXs to perform targeted regularization on the training model's denser embedding space regions, resulting in improved embedding space densities contributing to the improved generalization in the trained models. From a comprehensive experimental analysis, we show that MDProp results in up to 2.95% increased clean data Recall@1 scores and up to 2.12 times increased robustness against different input distributions compared to the conventional methods.
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关于车辆路径预测的推理是自动驾驶系统安全运行的必不可少的问题。有许多用于路径预测的研究工作。但是，其中大多数不使用车道信息，也不基于变压器体系结构。通过利用从配备自动驾驶车辆的传感器收集的不同类型的数据，我们提出了一个名为多模式变压器路径预测（MTPP）的路径预测系统，该系统旨在预测目标试剂的长期未来轨迹。为了实现更准确的路径预测，在我们的模型中采用了变压器体系结构。为了更好地利用车道信息，目标试剂不太可能采用与目标试剂相反的车道，因此被过滤掉。另外，将连续的车道块组合在一起，以确保车道输入足够长以进行路径预测。进行了广泛的评估，以显示使用Nuscene（现实世界中的轨迹预测数据集）的拟议系统的功效。
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随着各种科学领域中数据的越来越多，生成模型在科学方法的每个步骤中都具有巨大的潜力来加速科学发现。他们最有价值的应用也许在于传统上提出假设最慢，最具挑战性的步骤。现在，正在从大量数据中学到强大的表示形式，以产生新的假设，这对从材料设计到药物发现的科学发现应用产生了重大影响。 GT4SD（https://github.com/gt4sd/gt4sd-core）是一个可扩展的开放源库，使科学家，开发人员和研究人员能够培训和使用科学发现中假设生成的最先进的生成模型。 GT4SD支持跨材料科学和药物发现的各种生成模型的用途，包括基于与目标蛋白，OMIC剖面，脚手架距离，结合能等性质的分子发现和设计。
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生物系统对形态损害非常强大，但人工系统（机器人）目前却不是。在本文中，我们介绍了一个基于神经细胞自动机的系统，其中运动机器人的进化，然后赋予能够通过基于梯度的训练从损害中再生其形态。因此，我们的方法结合了进化的好处，可以发现各种不同的机器人形态，以及通过可区别的更新规则对鲁棒性的监督培训的效率。所得的神经细胞自动机能够生长能够恢复超过80 \％功能的虚拟机器人，即使经过严重的形态损害。
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句子嵌入方法有许多成功的应用。但是，根据监督信号，在结果句子嵌入中捕获了哪些属性。在本文中，我们专注于具有相似体系结构和任务的两种类型的嵌入方法：一种关于自然语言推理任务的微型预训练的语言模型，以及其他微型训练的训练语言模型在单词预测任务上根据其定义句子，并研究其属性。具体而言，我们使用两个角度分区的STS数据集比较他们在语义文本相似性（STS）任务上的性能：1）句子源和2）句子对的表面相似性，并在下游和探测任务上比较其表现。此外，我们尝试结合两种方法，并证明将两种方法组合起来比无监督的STS任务和下游任务的各自方法的性能要好得多。
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