The lack of efficient segmentation methods and fully-labeled datasets limits the comprehensive assessment of optical coherence tomography angiography (OCTA) microstructures like retinal vessel network (RVN) and foveal avascular zone (FAZ), which are of great value in ophthalmic and systematic diseases evaluation. Here, we introduce an innovative OCTA microstructure segmentation network (OMSN) by combining an encoder-decoder-based architecture with multi-scale skip connections and the split-attention-based residual network ResNeSt, paying specific attention to OCTA microstructural features while facilitating better model convergence and feature representations. The proposed OMSN achieves excellent single/multi-task performances for RVN or/and FAZ segmentation. Especially, the evaluation metrics on multi-task models outperform single-task models on the same dataset. On this basis, a fully annotated retinal OCTA segmentation (FAROS) dataset is constructed semi-automatically, filling the vacancy of a pixel-level fully-labeled OCTA dataset. OMSN multi-task segmentation model retrained with FAROS further certifies its outstanding accuracy for simultaneous RVN and FAZ segmentation.
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By transferring knowledge from large, diverse, task-agnostic datasets, modern machine learning models can solve specific downstream tasks either zero-shot or with small task-specific datasets to a high level of performance. While this capability has been demonstrated in other fields such as computer vision, natural language processing or speech recognition, it remains to be shown in robotics, where the generalization capabilities of the models are particularly critical due to the difficulty of collecting real-world robotic data. We argue that one of the keys to the success of such general robotic models lies with open-ended task-agnostic training, combined with high-capacity architectures that can absorb all of the diverse, robotic data. In this paper, we present a model class, dubbed Robotics Transformer, that exhibits promising scalable model properties. We verify our conclusions in a study of different model classes and their ability to generalize as a function of the data size, model size, and data diversity based on a large-scale data collection on real robots performing real-world tasks. The project's website and videos can be found at robotics-transformer.github.io
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在本文中，我们将解决方案介绍给Muse-Humor的多模式情感挑战（MUSE）2022的邮件，库穆尔人子挑战的目标是发现幽默并从德国足球馆的视听录音中计算出AUC新闻发布会。它是针对教练表现出的幽默的注释。对于此子挑战，我们首先使用变压器模块和BilstM模块构建一个判别模型，然后提出一种混合融合策略，以使用每种模式的预测结果来提高模型的性能。我们的实验证明了我们提出的模型和混合融合策略对多模式融合的有效性，并且我们在测试集中提出的模型的AUC为0.8972。
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尽管进行了数十年的研究，但现有的导航系统在野外部署时仍然面临现实世界中的挑战，例如在混乱的家庭环境或人类占领的公共场所中。为了解决这个问题，我们提出了一类新的隐式控制政策，将模仿学习的好处与模型预测控制（MPC）的系统约束的强大处理结合在一起。我们的方法称为Performer-MPC，使用了通过表演者提供的视觉上下文嵌入的学习成本函数（一种低级隐式意见变压器）。我们共同训练成本函数并构建依靠它的控制器，有效地端到端解决相应的双层优化问题。我们表明，由此产生的策略通过利用一些在不同挑战的现实世界情景中利用一些专家演示来提高标准MPC绩效。与标准的MPC政策相比，表演者MPC在混乱的环境中实现了40％的目标，而在人类浏览时，社交指标的目标> 65％。
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这里介绍了人工智能研究所（IARAI）组织的2022年Landslide4sense（L4S）竞赛的科学结果。竞争的目的是根据全球收集的卫星图像的大规模多个来源自动检测滑坡。 2022 L4S旨在促进有关使用卫星图像的语义分割任务的深度学习模型（DL）模型最新发展的跨学科研究。在过去的几年中，由于卷积神经网络（CNN）的发展，基于DL的模型已经达到了对图像解释的期望。本文的主要目的是介绍本次比赛中介绍的细节和表现最佳的算法。获胜的解决方案详细介绍了Swin Transformer，Segformer和U-NET等最先进的模型。还考虑了先进的机器学习技术和诸如硬采矿，自我培训和混合数据增强之类的策略。此外，我们描述了L4S基准数据集，以促进进一步的比较，并在线报告准确性评估的结果。可以在\ textIt {未来开发排行榜上访问数据，以供将来评估，\ url {https://www.iarai.ac.ac.at/landslide4sense/challenge/}，并邀请研究人员提交更多预测结果，评估准确性在他们的方法中，将它们与其他用户的方法进行比较，理想情况下，改善了本文报告的滑坡检测结果。
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卷积神经网络可以在语义细分任务中实现出色的性能。但是，这种神经网络方法在很大程度上依赖于昂贵的像素级注释。半监督学习是解决这个问题的有前途的决议，但其表现仍然远远落后于完全受监督的对手。这项工作提出了一个带有三个模块的跨教师培训框架，可显着改善传统的半监督学习方法。核心是跨教师模块，可以同时减少同伴网络之间的耦合以及教师和学生网络之间的错误积累。此外，我们提出了两个互补的对比学习模块。高级模块可以将高质量的知识从标记的数据传输到未标记的数据，并在特征空间中促进类之间的分离。低级模块可以鼓励从同伴网络中的高质量功能学习的低质量功能。在实验中，跨教师模块显着提高了传统的学生教师方法的性能，而我们的框架在基准数据集上的表现优于现行方法。我们的CTT源代码将发布。
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在我们最近在加纳被动饮食监测的饮食评估现场研究中，我们收集了超过25万件野外图像。该数据集是一种持续的努力，旨在通过被动监控摄像头技术在低收入和中等收入国家中准确测量单个食物和营养摄入量。目前的数据集涉及加纳农村地区和城市地区的20个家庭（74个受试者），研究中使用了两种不同类型的可穿戴摄像机。一旦开始，可穿戴摄像机会不断捕获受试者的活动，该活动会产生大量的数据，以便在进行分析之前清洁和注释。为了简化数据后处理和注释任务，我们提出了一个新颖的自学学习框架，以将大量以自我为中心的图像聚集到单独的事件中。每个事件都由一系列时间连续和上下文相似的图像组成。通过将图像聚集到单独的事件中，注释者和营养师可以更有效地检查和分析数据，并促进随后的饮食评估过程。在带有地面真实标签的固定测试套装上验证，拟议的框架在聚集质量和分类准确性方面优于基准。
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带有嘈杂标签的训练深神经网络（DNN）实际上是具有挑战性的，因为不准确的标签严重降低了DNN的概括能力。以前的努力倾向于通过识别带有粗糙的小损失标准来减轻嘈杂标签的干扰的嘈杂数据来处理统一的denoising流中的零件或完整数据，而忽略了嘈杂样本的困难是不同的，因此是刚性和统一的。数据选择管道无法很好地解决此问题。在本文中，我们首先提出了一种称为CREMA的粗到精细的稳健学习方法，以分裂和串扰的方式处理嘈杂的数据。在粗糙水平中，干净和嘈杂的集合首先从统计意义上就可信度分开。由于实际上不可能正确对所有嘈杂样本进行分类，因此我们通过对每个样本的可信度进行建模来进一步处理它们。具体而言，对于清洁集，我们故意设计了一种基于内存的调制方案，以动态调整每个样本在训练过程中的历史可信度顺序方面的贡献，从而减轻了错误地分组为清洁集中的嘈杂样本的效果。同时，对于分类为嘈杂集的样品，提出了选择性标签更新策略，以纠正嘈杂的标签，同时减轻校正错误的问题。广泛的实验是基于不同方式的基准，包括图像分类（CIFAR，Clothing1M等）和文本识别（IMDB），具有合成或自然语义噪声，表明CREMA的优势和普遍性。
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在本文中，我们介绍了2022年多模式情感分析挑战（MUSE）的解决方案，其中包括Muse-Humor，Muse-Rection和Muse Surns Sub-Challenges。 2022年穆斯穆斯（Muse 2022）着重于幽默检测，情绪反应和多模式的情感压力，利用不同的方式和数据集。在我们的工作中，提取了不同种类的多模式特征，包括声学，视觉，文本和生物学特征。这些功能由Temma和Gru融合到自发机制框架中。在本文中，1）提取了一些新的音频功能，面部表达功能和段落级文本嵌入以进行准确的改进。 2）我们通过挖掘和融合多模式特征来显着提高多模式情感预测的准确性和可靠性。 3）在模型培训中应用有效的数据增强策略，以减轻样本不平衡问题并防止模型形成学习有偏见的主题字符。对于博物馆的子挑战，我们的模型获得了0.8932的AUC分数。对于Muse Rection子挑战，我们在测试集上的Pearson相关系数为0.3879，它的表现优于所有其他参与者。对于Muse Surst Sub-Challenge，我们的方法在测试数据集上的唤醒和价值都优于基线，达到了0.5151的最终综合结果。
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可靠的导航系统在机器人技术和自动驾驶中具有广泛的应用。当前方法采用开环过程，将传感器输入直接转换为动作。但是，这些开环方案由于概括不佳而在处理复杂而动态的现实情况方面具有挑战性。在模仿人类导航的情况下，我们添加了一个推理过程，将动作转换回内部潜在状态，形成了两阶段的感知，决策和推理的封闭环路。首先，VAE增强的演示学习赋予了模型对基本导航规则的理解。然后，在RL增强交互学习中的两个双重过程彼此产生奖励反馈，并共同增强了避免障碍能力。推理模型可以实质上促进概括和鲁棒性，并促进算法将算法的部署到现实世界的机器人，而无需精心转移。实验表明，与最先进的方法相比，我们的方法更适合新型方案。
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