Lobster eye telescopes are ideal monitors to detect X-ray transients, because they could observe celestial objects over a wide field of view in X-ray band. However, images obtained by lobster eye telescopes are modified by their unique point spread functions, making it hard to design a high efficiency target detection algorithm. In this paper, we integrate several machine learning algorithms to build a target detection framework for data obtained by lobster eye telescopes. Our framework would firstly generate two 2D images with different pixel scales according to positions of photons on the detector. Then an algorithm based on morphological operations and two neural networks would be used to detect candidates of celestial objects with different flux from these 2D images. At last, a random forest algorithm will be used to pick up final detection results from candidates obtained by previous steps. Tested with simulated data of the Wide-field X-ray Telescope onboard the Einstein Probe, our detection framework could achieve over 94% purity and over 90% completeness for targets with flux more than 3 mCrab (9.6 * 10-11 erg/cm2/s) and more than 94% purity and moderate completeness for targets with lower flux at acceptable time cost. The framework proposed in this paper could be used as references for data processing methods developed for other lobster eye X-ray telescopes.

Semantic segmentation usually benefits from global contexts, fine localisation information, multi-scale features, etc. To advance Transformer-based segmenters with these aspects, we present a simple yet powerful semantic segmentation architecture, termed as IncepFormer. IncepFormer has two critical contributions as following. First, it introduces a novel pyramid structured Transformer encoder which harvests global context and fine localisation features simultaneously. These features are concatenated and fed into a convolution layer for final per-pixel prediction. Second, IncepFormer integrates an Inception-like architecture with depth-wise convolutions, and a light-weight feed-forward module in each self-attention layer, efficiently obtaining rich local multi-scale object features. Extensive experiments on five benchmarks show that our IncepFormer is superior to state-of-the-art methods in both accuracy and speed, e.g., 1) our IncepFormer-S achieves 47.7% mIoU on ADE20K which outperforms the existing best method by 1% while only costs half parameters and fewer FLOPs. 2) Our IncepFormer-B finally achieves 82.0% mIoU on Cityscapes dataset with 39.6M parameters. Code is available:github.com/shendu0321/IncepFormer.

How to effectively explore the colors of reference exemplars and propagate them to colorize each frame is vital for exemplar-based video colorization. In this paper, we present an effective BiSTNet to explore colors of reference exemplars and utilize them to help video colorization by a bidirectional temporal feature fusion with the guidance of semantic image prior. We first establish the semantic correspondence between each frame and the reference exemplars in deep feature space to explore color information from reference exemplars. Then, to better propagate the colors of reference exemplars into each frame and avoid the inaccurate matches colors from exemplars we develop a simple yet effective bidirectional temporal feature fusion module to better colorize each frame. We note that there usually exist color-bleeding artifacts around the boundaries of the important objects in videos. To overcome this problem, we further develop a mixed expert block to extract semantic information for modeling the object boundaries of frames so that the semantic image prior can better guide the colorization process for better performance. In addition, we develop a multi-scale recurrent block to progressively colorize frames in a coarse-to-fine manner. Extensive experimental results demonstrate that the proposed BiSTNet performs favorably against state-of-the-art methods on the benchmark datasets. Our code will be made available at \url{https://yyang181.github.io/BiSTNet/}

为了解决培训和测试数据之间的分布变化，域的概括（DG）利用多个源域来学习一个概括地看不见域的模型。但是，现有的DG方法通常遭受过度适应源域的影响，部分原因是特征空间中预期区域的覆盖率有限。在此激励的情况下，我们建议与数据插值和外推进行混合，以涵盖潜在的看不见区域。为了防止不受约束的外推的有害影响，我们仔细设计了一种策略来生成实例权重，名为Flatents-Awarnement-Awarnement-Awarnement-Awarness-Angients-Awments-Altents-Altents-Alignness-Actient-Actient-Actient-Actient-Actient-Actient-natments-Actient-Actient-Actient-natments-naterment-Actient-naterment-naterments-awite渐变的混音（FGMIX）。该政策采用基于梯度的相似性，将更大的权重分配给携带更多不变信息的实例，并了解相似性的功能，以提高最小值以更好地概括。在域基准测试中，我们验证了FGMIX各种设计的功效，并证明了其优于其他DG算法。

多模式变压器的最新努力通过合并视觉和文本信息改善了视觉上丰富的文档理解（VRDU）任务。但是，现有的方法主要集中于诸如单词和文档图像贴片之类的细粒元素，这使得他们很难从粗粒元素中学习，包括短语和显着视觉区域（如突出的图像区域）等自然词汇单元。在本文中，我们对包含高密度信息和一致语义的粗粒元素更为重要，这对于文档理解很有价值。首先，提出了文档图来模拟多层次多模式元素之间的复杂关系，其中通过基于群集的方法检测到显着的视觉区域。然后，提出了一种称为mmlayout的多模式变压器，以将粗粒的信息纳入基于图形的现有预训练的细颗粒的多峰变压器中。在mmlayout中，粗粒信息是从细粒度聚集的，然后在进一步处理后，将其融合到细粒度中以进行最终预测。此外，引入常识增强以利用天然词汇单元的语义信息。关于四个任务的实验结果，包括信息提取和文档问答，表明我们的方法可以根据细粒元素改善多模式变压器的性能，并使用更少的参数实现更好的性能。定性分析表明，我们的方法可以在粗粒元素中捕获一致的语义。

本文回顾了AIM 2022上压缩图像和视频超级分辨率的挑战。这项挑战包括两条曲目。轨道1的目标是压缩图像的超分辨率，轨迹〜2靶向压缩视频的超分辨率。在轨道1中，我们使用流行的数据集DIV2K作为培训，验证和测试集。在轨道2中，我们提出了LDV 3.0数据集，其中包含365个视频，包括LDV 2.0数据集（335个视频）和30个其他视频。在这一挑战中，有12支球队和2支球队分别提交了赛道1和赛道2的最终结果。所提出的方法和解决方案衡量了压缩图像和视频上超分辨率的最先进。提出的LDV 3.0数据集可在https://github.com/renyang-home/ldv_dataset上找到。此挑战的首页是在https://github.com/renyang-home/aim22_compresssr。

食品图像分类是基于图像的饮食评估的基础，以预测食物类别。由于现实生活中有许多不同的食品类别，因此传统模型无法达到足够高的准确性。个性化分类器旨在在很大程度上提高每个人的食物图像分类的准确性。但是，缺乏公共个人食品消费数据被证明是培训此类模型的挑战。为了解决这个问题，我们提出了一个新颖的框架，以模拟个人食品消耗数据模式，利用修改后的马尔可夫链模型和自我监督的学习。我们的方法能够从有限的初始数据中创建准确的未来数据模式，并且我们的模拟数据模式可以与初始数据模式密切相关。此外，我们使用动态的时间翘曲距离和Kullback-Leibler Divergence作为指标来评估我们方法对公共食品-101数据集中的有效性。我们的实验结果表明，与随机模拟和原始马尔可夫链方法相比，表现出色。

视频中的自动烟熏车辆检测是用于传统昂贵的遥感遥控器，其中具有紫外线的紫外线设备，用于环境保护机构。但是，将车辆烟雾与后车辆或混乱道路的阴影和湿区域区分开来是一项挑战，并且由于注释数据有限，可能会更糟。在本文中，我们首先引入了一个现实世界中的大型烟熏车数据集，其中有75,000个带注释的烟熏车像图像，从而有助于对先进的深度学习模型进行有效的培训。为了启用公平算法比较，我们还构建了一个烟熏车视频数据集，其中包括163个带有细分级注释的长视频。此外，我们提出了一个新的粗到烟熏车辆检测（代码）框架，以进行有效的烟熏车辆检测。这些代码首先利用轻质的Yolo检测器以高召回率进行快速烟雾检测，然后采用烟极车匹配策略来消除非车辆烟雾，并最终使用精心设计的3D模型进一步完善结果，以进一步完善结果。空间时间空间。四个指标的广泛实验表明，我们的框架比基于手工的特征方法和最新的高级方法要优越。代码和数据集将在https://github.com/pengxj/smokyvehicle上发布。

多模式的医学图像完成已广泛应用，以减轻许多多模式诊断任务中缺失的模式问题。但是，对于大多数现有的合成方法，它们缺失模式的推断可能会崩溃为确定性映射，从而忽略了跨模式关系中固有的不确定性。在这里，我们提出了统一的多模式条件分数的生成模型（UMM-CSGM），以利用基于得分的生成模型（SGM）在建模和随机采样目标概率分布中，并进一步将SGM扩展到交叉模式统一框架中各种缺失模式配置的条件合成。具体而言，UMM-CSGM采用一种新型的多中心条件分数网络（MM-CSN），通过在完整的模态空间中的条件扩散和反向产生来学习一组综合的跨模式条件分布。通过这种方式，可以通过所有可用信息来准确地制定生成过程，并可以符合单个网络中缺少模式的所有可能配置。 BRATS19数据集的实验表明，UMM-CSGM可以更可靠地合成肿瘤诱导的任何缺失方式的肿瘤诱导病变中的异质增强和不规则面积。

社交网络通常是使用签名图对社交网络进行建模的，其中顶点与用户相对应，并且边缘具有一个指示用户之间的交互作用的符号。出现的签名图通常包含一个清晰的社区结构，因为该图可以分配到少数极化社区中，每个群落都定义了稀疏切割，并且不可分割地分为较小的极化亚共同体。我们为具有如此清晰的社区结构的签名图提供了本地聚类甲骨文图的小部分。正式地，当图形具有最高度且社区数量最多为$ o（\ log n）$时，则使用$ \ tilde {o}（\ sqrt {n} \ sqrt {n} \ propatatorName {poly}（1/\ varepsilon） ）$预处理时间，我们的Oracle可以回答$ \ tilde {o}（\ sqrt {n} \ operatorname {poly}（1/\ varepsilon））$ time的每个成员查询，并且它正确地分类了$（1--1-（1-） \ varepsilon）$ - 顶点W.R.T.的分数一组隐藏的种植地面真实社区。我们的Oracle在仅需要少数顶点需要的聚类信息的应用中是可取的。以前，此类局部聚类牙齿仅因无符号图而闻名。我们对签名图的概括需要许多新的想法，并对随机步行的行为进行了新的光谱分析。我们评估了我们的算法，用于在合成和现实世界数据集上构建这种甲骨文和回答成员资格查询，从而在实践中验证其性能。