联合学习（FL），使不同的医疗机构或客户能够在没有数据隐私泄漏的情况下进行协作培训模型，最近在医学成像社区中引起了极大的关注。尽管已经对客户间数据异质性进行了彻底的研究，但由于存在罕见疾病，阶级失衡问题仍然不足。在本文中，我们提出了一个新型的FL框架，用于医学图像分类，尤其是在处理罕见疾病的数据异质性方面。在Fedrare中，每个客户在本地训练一个模型，以通过客户内部监督对比度学习提取高度分离的潜在特征，以进行分类。考虑到有限的稀有疾病数据，我们建立了积极的样本队列以进行增强（即数据重采样）。 Fedrare中的服务器将从客户端收集潜在功能，并自动选择最可靠的潜在功能作为发送给客户的指南。然后，每个客户都会通过局部间的对比损失共同训练，以使其潜在特征与完整课程的联合潜在特征保持一致。通过这种方式，跨客户的参数/特征差异有效地最小化，从而可以更好地收敛和性能改进。关于皮肤病变诊断的公共可用数据集的实验结果表明，Fedrare的表现出色。在四个客户没有罕见病样本的10客户联合环境下，Fedrare的平均水平准确度平均增长了9.60％和5.90％，与FedAvg和FedAvg的基线框架和FedArt方法分别相比。考虑到在临床情况下存在罕见疾病的董事会，我们认为Fedrare将使未来的FL框架设计受益于医学图像分类。本文的源代码可在https://github.com/wnn2000/fedrare上公开获得。
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大多数现有的视频文本发现基准测试专注于评估单一语言和具有有限数据的场景。在这项工作中，我们引入了大规模的双语，开放世界视频文本基准数据集（BovText）。 BovText有四个功能。首先，我们提供2,000多个具有超过1,75万多帧的视频，比现有最大数据集大25倍，其中包含录像中的附带文本。其次，我们的数据集涵盖了具有多种各种场景的30多个开放类别，例如Life VLog，驾驶，电影等。第三，为不同的代表提供了丰富的文本类型注释（即标题，标题或场景文本）视频中的意义。第四，BOVTEXT提供双语文本注释，以促进多种文化的生活和沟通。此外，我们提出了一个与变压器的端到端视频文本发现框架，被称为TransVtspotter，它通过简单但高效的关注的查询密钥机制解决了视频中的多东方文本。它将来自前一个帧的对象特征应用于当前帧的跟踪查询，并引入旋转角度预测以适合多大学实例。在ICDAR2015（视频）上，Transvtspotter以44.1％的Mota，9 FPS实现最先进的性能。 DataSet和TransVtspotter的代码可以在GitHub中找到：COM = Weijiawu = BovText和GitHub：Com = Weijiawu = Transvtspotter。
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人类活动识别（HAR）是使用有效的机器学习（ML）方法将传感器数据解释为人类运动的问题。 HAR系统依靠来自不受信任的用户的数据，使他们容易受到数据中毒攻击的影响。在中毒攻击中，攻击者操纵传感器读数以污染训练集，从而误导了har以产生错误的结果。本文介绍了针对HAR系统的标签翻转数据中毒攻击的设计，在数据收集阶段，传感器读数的标签发生了恶意更改。由于传感环境中的噪音和不确定性，这种攻击对识别系统构成了严重威胁。此外，当将活动识别模型部署在安全至关重要的应用中时，标记翻转攻击的脆弱性是危险的。本文阐明了如何通过基于智能手机的传感器数据收集应用程序在实践中进行攻击。据我们所知，这是一项较早的研究工作，它通过标签翻转中毒探索了攻击HAR模型。我们实施了提出的攻击并根据以下机器学习算法进行活动识别模型进行测试：多层感知器，决策树，随机森林和XGBoost。最后，我们评估了针对拟议攻击的基于K-Nearest邻居（KNN）的防御机制的有效性。
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随着大型预训练的Vison语言模型（如剪辑）的出现，可以通过及时调整来调整可转让表示形式。及时调整试图从存储在预训练的视觉模型的图像和文本编码器中的常识中探索有益信息，以探索下游任务。最近提出的名为“上下文优化”（COP）的方法将一组可学习的向量从语言侧引入文本提示符，而单独调整文本提示符则不会影响图像编码器的计算视觉特征，从而导致了次级优势。在本文中，我们通过学习文本提示并同时为文本和图像编码器提供双重模式提示调整范式。此外，为了使视觉提示更多地集中在目标视觉概念上，我们提出了类感知的视觉及时调整（CAVPT），该调整是通过在模板提示和视觉类别令牌嵌入的语言描述之间进行交叉注意来动态生成的。我们的方法提供了一种新的范式来调整大型预训练的视觉模型，并在8个数据集上进行了广泛的实验结果，证明了该方法的有效性。我们的代码在补充材料中可用。
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面向目标的意见单词提取（TOWE）是一项精细的情感分析任务，旨在从句子中提取给定意见目标的相应意见单词。最近，深度学习方法在这项任务上取得了显着进步。然而，由于昂贵的数据注释过程，TOWE任务仍然遭受培训数据的稀缺性。有限的标记数据增加了测试数据和培训数据之间分配变化的风险。在本文中，我们建议利用大量未标记的数据来通过增加模型对变化分布变化的暴露来降低风险。具体而言，我们提出了一种新型的多透明一致性正则化（MGCR）方法，以利用未标记的数据并设计两个专门用于TOWE的过滤器，以在不同的粒度上过滤嘈杂的数据。四个TOWE基准数据集的广泛实验结果表明，与当前的最新方法相比，MGCR的优越性。深入分析还证明了不同粒度过滤器的有效性。我们的代码可在https://github.com/towessl/towessl上找到。
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无监督的摘要方法通过纳入预训练的语言模型的表示形式来取得了显着的结果。但是，当输入文档非常长的同时，现有方法无法考虑效率和有效性。为了解决这个问题，在本文中，我们提出了一个基于语义块的无监督长期文档摘要，提议有效的粗到1个方面的排名（C2F-FAR）框架。语义块是指描述相同方面的文档中的连续句子。具体而言，我们通过将一步排名方法转换为层次多范围两阶段排名来解决此问题。在粗级阶段，我们提出了一种新的段算法，将文档拆分为相关的语义块，然后过滤量微不足道的块。在精细阶段，我们在每个块中选择显着句子，然后从选定的句子中提取最终摘要。我们在四个长文档摘要数据集上评估了我们的框架：Gov-Report，Billsum，Arxiv和PubMed。我们的C2F-FAR可以在Gov-Report和Billsum上实现新的无监督摘要结果。此外，我们的方法比以前的方法高4-28倍。
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立体类像素细分旨在通过左右视图将离散的像素分组为感知区域，以更加协作和高效地分组。现有的Superpixel分割算法主要利用颜色和空间特征作为输入，这可能会对空间信息施加强大的约束，同时利用立体声图像对的差异信息。为了减轻此问题，我们提出了一种立体声超级像素细分方法，并在本工作中具有空间信息的脱钩机制。为了解除立体视差信息和空间信息，在融合立体声图像对的特征之前，暂时删除空间信息，并提出了脱钩的立体声融合模块（DSFM），以处理立体声的特征特征特征对齐和遮挡问题。此外，由于空间信息对于超像素分割至关重要，因此我们进一步设计一个动态空间嵌入模块（DSEM）以重新添加空间信息，并且将通过DSEM中的DSEM进行自适应调整空间信息的权重（DF）用于实现更好的细分。全面的实验结果表明，我们的方法可以在KITTI2015和CityScapes数据集上实现最新性能，并且还可以在NJU2K数据集上的显着对象检测中验证效率。源代码将在接受纸张后公开提供。
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随着处理点云数据中深度学习的繁荣，最近的作品表明，后门攻击对3D视觉应用构成了严重的安全威胁。攻击者通过用触发器中毒一些训练样本将后门注射到3D模型中，从而使后门模型在干净的样品上表现良好，但在出现扳机模式时会恶意行为。现有的攻击通常将一些附加点插入点云中，或使用线性转换（例如旋转）来构建中毒点云。但是，这些中毒样品的影响可能会被某些常用的3D点云的常用预处理技术削弱，甚至可以消除，例如，离群的去除或旋转增强。在本文中，我们提出了一种新颖的觉得不可察觉，强大的后门攻击（IRBA）来应对这一挑战。我们利用一种称为加权局部变换（WLT）的非线性和局部变换来构建具有独特转换的中毒样品。由于WLT中有几种超参数和随机性，因此很难产生两个类似的转换。因此，具有独特转化的中毒样品可能对上述预处理技术有抵抗力。此外，由于由固定的WLT引起的失真的可控性和平滑度，因此生成的中毒样品也无法察觉到人类检查。在三个基准数据集和四个模型上进行的广泛实验表明，即使使用预处理技术，IRBA在大多数情况下都可以达到80％+ ASR，这显着高于以前的最新攻击。
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为了满足各种用户需求，近年来对图形布局的不同子任务进行了深入探讨。现有研究通常提出具有不同投入输出格式，专用模型体系结构和不同学习方法的任务特异性方法。但是，这些专业的方法使得适应了看不见的子任务，阻碍了不同子任务之间的知识共享，并且与设计通用模型的趋势背道而驰。在这项工作中，我们提出了Unilayout，该Unilayout以统一的方式处理图形布局生成的不同子任务。首先，我们统一地表示子任务的各种输入和输出作为令牌序列。然后，基于统一的序列格式，我们自然利用具有不同子任务的变压器的相同的编码器架构。此外，基于上述两种统一，我们进一步开发了一个同时支持所有子任务的单个模型。在两个公共数据集上的实验表明，尽管简单，单层虽然明显优于先前的特定于任务的方法。
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在计算机视觉和图形社区中，长期以来，现实的生成面部视频综合一直是追求。但是，现有的视频生成方法倾向于产生具有漂移的面部身份和不自然运动的低质量框架。为了应对这些挑战，我们提出了一个名为stylefacev的原则框架，该框架生产具有生动动作的高保真身份的面部视频。我们的核心洞察力是分解外观并构成信息，并在StyleGan3的潜在空间中重新组装它们，以产生稳定而动态的结果。具体而言，stylegan3为高保真的面部图像生成提供了强大的先验，但潜在空间本质上是纠缠的。通过仔细检查其潜在特性，我们提出了分解和重组设计，从而可以使面部外观和运动的结合结合在一起。此外，依赖时间依赖的模型是建立在分解的潜在特征的基础上的，并示例了能够生成现实且具有时间连贯的面部视频的合理运动序列。特别是，我们的管道对静态图像和高质量视频数据的联合培训策略进行了培训，该策略具有更高的数据效率。广泛的实验表明，我们的框架可以在定性和定量上实现最先进的视频生成。值得注意的是，即使没有高分辨率培训视频，StyleFacev也能够生成现实$ 1024 \ times1024 $面对视频。
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