多年来，Yolo系列一直是有效对象检测的事实上的行业级别标准。尤洛社区（Yolo Community）绝大多数繁荣，以丰富其在众多硬件平台和丰富场景中的使用。在这份技术报告中，我们努力将其限制推向新的水平，以坚定不移的行业应用心态前进。考虑到对真实环境中速度和准确性的多种要求，我们广泛研究了行业或学术界的最新对象检测进步。具体而言，我们从最近的网络设计，培训策略，测试技术，量化和优化方法中大量吸收了思想。最重要的是，我们整合了思想和实践，以在各种规模上建立一套可供部署的网络，以适应多元化的用例。在Yolo作者的慷慨许可下，我们将其命名为Yolov6。我们还向用户和贡献者表示热烈欢迎，以进一步增强。为了了解性能，我们的Yolov6-N在NVIDIA TESLA T4 GPU上以1234 fps的吞吐量在可可数据集上击中35.9％的AP。 Yolov6-S在495 fps处的43.5％AP罢工，在相同规模〜（Yolov5-S，Yolox-S和Ppyoloe-S）上超过其他主流探测器。我们的量化版本的Yolov6-S甚至在869 fps中带来了新的43.3％AP。此外，与其他推理速度相似的检测器相比，Yolov6-m/L的精度性能（即49.5％/52.3％）更好。我们仔细进行了实验以验证每个组件的有效性。我们的代码可在https://github.com/meituan/yolov6上提供。

智能交通灯管制系统（ITLC）是一个典型的多机构系统（MAS），包括多条道路和交通信号灯。为ITLCS构造MAS模型是减轻交通拥堵的基础。 MAS的现有方法主要基于多代理深度强化学习（MADRL）。尽管MABRL的深神经网络（DNN）有效，但训练时间很长，并且很难追踪参数。最近，广泛的学习系统（BLS）提供了一种选择性的方法，可以通过平坦的网络在深层神经网络中学习。此外，广泛的强化学习（BRL）在单一代理深层增强学习（SADRL）问题中扩展了BLS，并具有有希望的结果。但是，BRL不关注代理的复杂结构和相互作用。由MADRL的特征和BRL问题的激励，我们提出了一个多机构的广泛强化学习（MABRL）框架，以探索BLS在MAS中的功能。首先，与大多数使用一系列深神经网络结构的MADRL方法不同，我们用广泛的网络对每个代理进行建模。然后，我们引入了动态的自我循环交互机制，以确认“ 3W”信息：何时进行交互，代理需要考虑哪些信息，要传输哪些信息。最后，我们根据智能交通灯控制场景进行实验。我们将MABRL方法与六种不同的方法进行比较，并在三个数据集上进行实验结果验证了MABRL的有效性。

采样约束连续分布的问题经常出现在许多机器/统计学习模型中。许多Monte Carlo Markov链（MCMC）采样方法已适应以处理随机变量的不同类型的约束。在这些方法中，与其他对应物相比，汉密尔顿蒙特卡洛（HMC）和相关方法在计算效率方面具有显着优势。在本文中，我们首先回顾了HMC和一些扩展的抽样方法，然后具体解释了三种受约束的基于HMC的采样方法，反射，重新制定和球形HMC。为了说明，我们应用这些方法来解决三个众所周知的约束采样问题，截断的多元正常分布，贝叶斯正则回归和非参数密度估计。在这篇综述中，我们还将约束的采样与受约束设计空间的实验的统计设计中的另一个类似问题联系起来。

我们呈现Point-Bert，一种用于学习变压器的新范式，以概括BERT对3D点云的概念。灵感来自BERT，我们将屏蔽点建模（MPM）任务设计为预列火车点云变压器。具体地，我们首先将点云划分为几个本地点修补程序，并且具有离散变化性AutoEncoder（DVAE）的点云标记器被设计为生成包含有意义的本地信息的离散点令牌。然后，我们随机掩盖了一些输入点云的补丁并将它们送入骨干变压器。预训练目标是在销售器获得的点代币的监督下恢复蒙面地点的原始点令牌。广泛的实验表明，拟议的BERT风格的预训练策略显着提高了标准点云变压器的性能。配备了我们的预培训策略，我们表明，纯变压器架构对ModelNet40的准确性为93.8％，在ScanObjectnn的最艰难的设置上的准确性为83.1％，超越精心设计的点云模型，手工制作的设计更少。我们还证明，Point-Bert从新的任务和域中获悉的表示，我们的模型在很大程度上推动了几个射击点云分类任务的最先进。代码和预先训练的型号可在https://github.com/lulutang0608/pint -bert上获得

在复杂的协调问题中，深层合作多智能经纪增强学习（Marl）的高效探索仍然依然存在挑战。在本文中，我们介绍了一种具有奇妙驱动的探索的新型情节多功能钢筋学习，称为EMC。我们利用对流行分解的MARL算法的洞察力“诱导的”个体Q值，即用于本地执行的单个实用程序功能，是本地动作观察历史的嵌入，并且可以捕获因奖励而捕获代理之间的相互作用在集中培训期间的反向化。因此，我们使用单独的Q值的预测误差作为协调勘探的内在奖励，利用集肠内存来利用探索的信息经验来提高政策培训。随着代理商的个人Q值函数的动态捕获了国家的新颖性和其他代理人的影响，我们的内在奖励可以促使对新或有前途的国家的协调探索。我们通过教学实例说明了我们的方法的优势，并展示了在星际争霸II微互动基准中挑战任务的最先进的MARL基础上的其显着优势。

在本文中，我们提出了一种确定性变分推理方法，通过最小化内核差异来产生低差异点，也称为最大均值差异或MMD。基于Wang Et的一般能量变分推理框架。 al。 （2021），最小化内核差异被转换为通过显式欧拉方案求解动态颂音系统。我们将结果算法EVI-MMD命名，并通过其中统一化常数的常规规定常量规定的实例，并以培训数据的形式明确地已知的示例。与分布近似，数值集成和生成式学习中的应用中的替代方法相比，其性能令人满意。 EVI-MMD算法克服了现有MMD-DESCLITHMS的瓶颈，主要适用于两个样本问题。可以在EVI框架下开发具有更复杂结构和潜在优势的算法。

在本文中，我们通过模型 - 操作员数据网络（Mod-Net）提出了一种机器学习方法，用于解决PDE。 Mod-net由模型驱动，以基于操作员表示从数据的正则化求解PDE。对于线性PDE，我们使用DNN来参数化绿色的功能，并获得神经运营商根据绿色的方法近似解。为了训练DNN，经验风险由具有最小方形配方的平均平方损失或控制方程和边界条件的变分制。对于复杂的问题，经验风险还包括一些标签，这些标签在具有廉价计算成本的粗网点上计算，并显着提高了模型精度。直观地，除模型约束外，标记的数据集还可作为正则化。 Mod-Net解决了一个PDE系列，而不是特定的PDE，并且比原始神经运营商更有效，因为需要少量昂贵的标签。我们在求解泊松方程和一维辐射传输方程方面显示Mod-Net非常有效。对于非线性PDE，非线性MOD-NET可以类似地用作ansatz来求解非线性PDE，通过求解几个非线性PDE问题，例如汉堡方程。

In this paper, we propose a robust 3D detector, named Cross Modal Transformer (CMT), for end-to-end 3D multi-modal detection. Without explicit view transformation, CMT takes the image and point clouds tokens as inputs and directly outputs accurate 3D bounding boxes. The spatial alignment of multi-modal tokens is performed implicitly, by encoding the 3D points into multi-modal features. The core design of CMT is quite simple while its performance is impressive. CMT obtains 73.0% NDS on nuScenes benchmark. Moreover, CMT has a strong robustness even if the LiDAR is missing. Code will be released at https://github.com/junjie18/CMT.

Dataset distillation has emerged as a prominent technique to improve data efficiency when training machine learning models. It encapsulates the knowledge from a large dataset into a smaller synthetic dataset. A model trained on this smaller distilled dataset can attain comparable performance to a model trained on the original training dataset. However, the existing dataset distillation techniques mainly aim at achieving the best trade-off between resource usage efficiency and model utility. The security risks stemming from them have not been explored. This study performs the first backdoor attack against the models trained on the data distilled by dataset distillation models in the image domain. Concretely, we inject triggers into the synthetic data during the distillation procedure rather than during the model training stage, where all previous attacks are performed. We propose two types of backdoor attacks, namely NAIVEATTACK and DOORPING. NAIVEATTACK simply adds triggers to the raw data at the initial distillation phase, while DOORPING iteratively updates the triggers during the entire distillation procedure. We conduct extensive evaluations on multiple datasets, architectures, and dataset distillation techniques. Empirical evaluation shows that NAIVEATTACK achieves decent attack success rate (ASR) scores in some cases, while DOORPING reaches higher ASR scores (close to 1.0) in all cases. Furthermore, we conduct a comprehensive ablation study to analyze the factors that may affect the attack performance. Finally, we evaluate multiple defense mechanisms against our backdoor attacks and show that our attacks can practically circumvent these defense mechanisms.

Automatic music generation with artificial intelligence typically requires a large amount of data which is hard to obtain for many less common genres and musical instruments. To tackle this issue, we present ongoing work and preliminary findings on the possibility for deep models to transfer knowledge from language to music, by finetuning large language models pre-trained on a massive text corpus on only hundreds of MIDI files of drum performances. We show that by doing so, one of the largest, state-of-the-art models (GPT3) is capable of generating reasonable drum grooves, while models that are not pre-trained (Transformer) shows no such ability beyond naive repetition. Evaluating generated music is a challenging task, more so is evaluating drum grooves with little precedence in literature. Hence, we propose a tailored structural evaluation method and analyze drum grooves produced by GPT3 compared to those played by human professionals, exposing the strengths and weaknesses of such generation by language-to-music transfer. Our findings suggest that language-to-music transfer learning with large language models is viable and promising.