Semantic segmentation of Very High Resolution (VHR) remote sensing images is a fundamental task for many applications. However, large variations in the scales of objects in those VHR images pose a challenge for performing accurate semantic segmentation. Existing semantic segmentation networks are able to analyse an input image at up to four resizing scales, but this may be insufficient given the diversity of object scales. Therefore, Multi Scale (MS) test-time data augmentation is often used in practice to obtain more accurate segmentation results, which makes equal use of the segmentation results obtained at the different resizing scales. However, it was found in this study that different classes of objects had their preferred resizing scale for more accurate semantic segmentation. Based on this behaviour, a Stacking-Based Semantic Segmentation (SBSS) framework is proposed to improve the segmentation results by learning this behaviour, which contains a learnable Error Correction Module (ECM) for segmentation result fusion and an Error Correction Scheme (ECS) for computational complexity control. Two ECS, i.e., ECS-MS and ECS-SS, are proposed and investigated in this study. The Floating-point operations (Flops) required for ECS-MS and ECS-SS are similar to the commonly used MS test and the Single-Scale (SS) test, respectively. Extensive experiments on four datasets (i.e., Cityscapes, UAVid, LoveDA and Potsdam) show that SBSS is an effective and flexible framework. It achieved higher accuracy than MS when using ECS-MS, and similar accuracy as SS with a quarter of the memory footprint when using ECS-SS.

We consider an offline reinforcement learning (RL) setting where the agent need to learn from a dataset collected by rolling out multiple behavior policies. There are two challenges for this setting: 1) The optimal trade-off between optimizing the RL signal and the behavior cloning (BC) signal changes on different states due to the variation of the action coverage induced by different behavior policies. Previous methods fail to handle this by only controlling the global trade-off. 2) For a given state, the action distribution generated by different behavior policies may have multiple modes. The BC regularizers in many previous methods are mean-seeking, resulting in policies that select out-of-distribution (OOD) actions in the middle of the modes. In this paper, we address both challenges by using adaptively weighted reverse Kullback-Leibler (KL) divergence as the BC regularizer based on the TD3 algorithm. Our method not only trades off the RL and BC signals with per-state weights (i.e., strong BC regularization on the states with narrow action coverage, and vice versa) but also avoids selecting OOD actions thanks to the mode-seeking property of reverse KL. Empirically, our algorithm can outperform existing offline RL algorithms in the MuJoCo locomotion tasks with the standard D4RL datasets as well as the mixed datasets that combine the standard datasets.

The role of mobile cameras increased dramatically over the past few years, leading to more and more research in automatic image quality enhancement and RAW photo processing. In this Mobile AI challenge, the target was to develop an efficient end-to-end AI-based image signal processing (ISP) pipeline replacing the standard mobile ISPs that can run on modern smartphone GPUs using TensorFlow Lite. The participants were provided with a large-scale Fujifilm UltraISP dataset consisting of thousands of paired photos captured with a normal mobile camera sensor and a professional 102MP medium-format FujiFilm GFX100 camera. The runtime of the resulting models was evaluated on the Snapdragon's 8 Gen 1 GPU that provides excellent acceleration results for the majority of common deep learning ops. The proposed solutions are compatible with all recent mobile GPUs, being able to process Full HD photos in less than 20-50 milliseconds while achieving high fidelity results. A detailed description of all models developed in this challenge is provided in this paper.

电力电子转换器已被广泛用于航空航天系统，直流传输，分布式能源，智能电网等，电源电子转换器的可靠性一直是学术界和行业的热点。执行电力电子转换器开放电路故障和智能故障诊断以避免次要故障，减少操作和维护成本，并提高电力电子系统的可靠性，这一点很重要。首先，分析和总结电力电子转换器的故障特征。其次，对电源电子转换器中的一些基于AI的故障诊断方法和应用示例进行了审查，并提出了基于随机森林和瞬态故障特征的故障诊断方法，用于三相功率电子转换器。最后，指出了未来的研究挑战和基于AI的故障诊断方法的方向。

3D人类的姿势和形状估计（又称“人网恢复”）取得了实质性进展。研究人员主要关注新算法的发展，而对涉及的其他关键因素的关注较少。这可能会导致最佳基线，从而阻碍对新设计方法的公平和忠实的评估。为了解决这个问题，这项工作从算法以外的三个探索性观点中提出了首次全面的基准测试研究。 1）数据集。对31个数据集的分析揭示了数据样本的不同影响：具有关键属性的数据集（即多样化的姿势，形状，相机特征，骨干特征）更有效。高质量数据集的战略选择和组合可以显着提高模型性能。 2）骨干。从CNN到变压器的10个骨干的实验表明，从接近任务中学到的知识很容易转移到人网状恢复中。 3）培训策略。正确的增强技术和损失设计至关重要。通过上述发现，我们在具有相对简单的模型的3DPW测试集上实现了47.3 mm的PA-MPJPE。更重要的是，我们为算法的公平比较提供了强大的基准，以及将来建立有效培训配置的建议。代码库可在http://github.com/smplbody/hmr-benchmarks上获得

人类运动建模对于许多现代图形应用非常重要，这些应用通常需要专业技能。为了消除外行的技能障碍，最近的运动生成方法可以直接产生以自然语言为条件的人类动作。但是，通过各种文本输入，实现多样化和细粒度的运动产生，仍然具有挑战性。为了解决这个问题，我们提出了MotionDiffuse，这是第一个基于基于文本模型的基于文本驱动的运动生成框架，该框架证明了现有方法的几种期望属性。 1）概率映射。 MotionDiffuse不是确定性的语言映射，而是通过一系列注入变化的步骤生成动作。 2）现实的综合。 MotionDiffuse在建模复杂的数据分布和生成生动的运动序列方面表现出色。 3）多级操作。 Motion-Diffuse响应有关身体部位的细粒度指示，以及随时间变化的文本提示，任意长度运动合成。我们的实验表明，Motion-Diffuse通过说服文本驱动运动产生和动作条件运动的运动来优于现有的SOTA方法。定性分析进一步证明了MotionDiffuse对全面运动产生的可控性。主页：https：//mingyuan-zhang.github.io/projects/motiondiffuse.html

多尺度体系结构和注意力模块在许多基于深度学习的图像脱落方法中都显示出有效性。但是，将这两个组件手动设计和集成到神经网络中需要大量的劳动力和广泛的专业知识。在本文中，高性能多尺度的细心神经体系结构搜索（MANAS）框架是技术开发的。所提出的方法为图像脱落任务的最爱的多个灵活模块制定了新的多尺度注意搜索空间。在搜索空间下，建立了多尺度的细胞，该单元被进一步用于构建功能强大的图像脱落网络。通过基于梯度的搜索算法自动搜索脱毛网络的内部多尺度架构，该算法在某种程度上避免了手动设计的艰巨过程。此外，为了获得强大的图像脱落模型，还提出了一种实用有效的多到一对训练策略，以允许去磨损网络从具有相同背景场景的多个雨天图像中获取足够的背景信息，与此同时，共同优化了包括外部损失，内部损失，建筑正则损失和模型复杂性损失在内的多个损失功能，以实现可靠的损伤性能和可控的模型复杂性。对合成和逼真的雨图像以及下游视觉应用（即反对检测和分割）的广泛实验结果始终证明了我们提出的方法的优越性。

Twitter机器人检测已成为打击错误信息，促进社交媒体节制并保持在线话语的完整性的越来越重要的任务。最先进的机器人检测方法通常利用Twitter网络的图形结构，在面对传统方法无法检测到的新型Twitter机器人时，它们表现出令人鼓舞的性能。但是，现有的Twitter机器人检测数据集很少是基于图形的，即使这些基于图形的数据集也遭受有限的数据集量表，不完整的图形结构以及低注释质量。实际上，缺乏解决这些问题的大规模基于图的Twitter机器人检测基准，严重阻碍了基于图形的机器人检测方法的开发和评估。在本文中，我们提出了Twibot-22，这是一个综合基于图的Twitter机器人检测基准，它显示了迄今为止最大的数据集，在Twitter网络上提供了多元化的实体和关系，并且与现有数据集相比具有更好的注释质量。此外，我们重新实施35代表性的Twitter机器人检测基线，并在包括Twibot-22在内的9个数据集上进行评估，以促进对模型性能和对研究进度的整体了解的公平比较。为了促进进一步的研究，我们将所有实施的代码和数据集巩固到Twibot-22评估框架中，研究人员可以在其中始终如一地评估新的模型和数据集。 Twibot-22 Twitter机器人检测基准和评估框架可在https://twibot22.github.io/上公开获得。

介绍了一种名为VMagent的新型模拟器，以帮助RL研究人员更好地探索新方法，特别是对于虚拟机调度。VMagent由实用虚拟机（VM）调度任务的启发，并提供了一个有效的仿真平台，可以反映云计算的实际情况。从实际云计算结束了三种情况（衰落，恢复和扩展），对应于许多强化学习挑战（高维度和行动空间，高于寿命和终身需求）。VMagent为RL研究人员提供了灵活的配置，以设计考虑不同的问题特征的定制调度环境。从VM调度角度来看，VMagent还有助于探索更好的基于学习的调度解决方案。

基于图像和视频的3D人类恢复（即姿势和形状估计）取得了实质性进展。但是，由于运动捕获的高度成本，现有的数据集通常受到规模和多样性的限制。在这项工作中，我们通过使用自动注释的3D地面真相玩电子游戏来获得大量的人类序列。具体来说，我们贡献了GTA-Human，这是一种由GTA-V游戏引擎生成的大规模3D人类数据集，具有高度多样化的主题，动作和场景。更重要的是，我们研究游戏玩法数据的使用并获得五个主要见解。首先，游戏数据非常有效。基于框架的简单基线对GTA-Human训练，其优于更复杂的方法的幅度很大。对于基于视频的方法，GTA-Human甚至与内域训练集相当。其次，我们发现合成数据为通常在室内收集的真实数据提供了关键补充。我们对域间隙的调查为简单但有用的数据混合策略提供了解释。第三，数据集的比例很重要。性能提升与可用的其他数据密切相关。一项系统的研究揭示了来自多个关键方面的数据密度的模型敏感性。第四，GTA-Human的有效性还归因于丰富的强制监督标签（SMPL参数），在实际数据集中获取否则它们很昂贵。第五，合成数据的好处扩展到较大的模型，例如更深层次的卷积神经网络（CNN）和变压器，也观察到了重大影响。我们希望我们的工作可以为将3D人类恢复到现实世界铺平道路。主页：https：//caizhongang.github.io/projects/gta-human/