Current computer vision models, unlike the human visual system, cannot yet achieve general-purpose visual understanding. Existing efforts to create a general vision model are limited in the scope of assessed tasks and offer no overarching framework to perform them holistically. We present a new comprehensive benchmark, General-purpose Visual Understanding Evaluation (G-VUE), covering the full spectrum of visual cognitive abilities with four functional domains $\unicode{x2014}$ Perceive, Ground, Reason, and Act. The four domains are embodied in 11 carefully curated tasks, from 3D reconstruction to visual reasoning and manipulation. Along with the benchmark, we provide a general encoder-decoder framework to allow for the evaluation of arbitrary visual representation on all 11 tasks. We evaluate various pre-trained visual representations with our framework and observe that (1) Transformer-based visual backbone generally outperforms CNN-based backbone on G-VUE, (2) visual representations from vision-language pre-training are superior to those with vision-only pre-training across visual tasks. With G-VUE, we provide a holistic evaluation standard to motivate research toward building general-purpose visual systems via obtaining more general-purpose visual representations.

The processing and recognition of geoscience images have wide applications. Most of existing researches focus on understanding the high-quality geoscience images by assuming that all the images are clear. However, in many real-world cases, the geoscience images might contain occlusions during the image acquisition. This problem actually implies the image inpainting problem in computer vision and multimedia. To the best of our knowledge, all the existing image inpainting algorithms learn to repair the occluded regions for a better visualization quality, they are excellent for natural images but not good enough for geoscience images by ignoring the geoscience related tasks. This paper aims to repair the occluded regions for a better geoscience task performance with the advanced visualization quality simultaneously, without changing the current deployed deep learning based geoscience models. Because of the complex context of geoscience images, we propose a coarse-to-fine encoder-decoder network with coarse-to-fine adversarial context discriminators to reconstruct the occluded image regions. Due to the limited data of geoscience images, we use a MaskMix based data augmentation method to exploit more information from limited geoscience image data. The experimental results on three public geoscience datasets for remote sensing scene recognition, cross-view geolocation and semantic segmentation tasks respectively show the effectiveness and accuracy of the proposed method.

网络体系结构搜索（NAS），尤其是可区分的体系结构搜索（DARTS）方法，已经显示出在特定感兴趣的特定数据集中学习出色的模型体系结构的强大力量。与使用固定的数据集相反，在这项工作中，我们关注NAS的不同但重要的方案：如何完善部署的网络模型体系结构，以增强其鲁棒性，并通过一些收集和错误分类的示例的指导来增强其鲁棒性，这些示例被某些降低了现实世界中的未知损坏具有特定的模式（例如噪声，模糊等）。为此，我们首先进行了一项实证研究，以验证模型体系结构绝对与腐败模式有关。令人惊讶的是，通过仅添加一些损坏和错误分类的示例（例如，$ 10^3 $示例）到清洁培训数据集（例如$ 5.0 \ times 10^4 $示例）中，我们可以完善模型体系结构并显着增强鲁棒性。为了使其更加实用，应仔细研究关键问题，即如何为有效的NAS指导选择适当的失败示例。然后，我们提出了一个新颖的核心失效指导飞镖，该飞镖嵌入了K-Center-Greedy算法的飞镖，以选择合适的损坏故障示例以完善模型体系结构。我们使用我们的方法在清洁和15个腐败上使用飞镖精制的DNN，并在四个特定的现实世界腐败的指导下进行了指导。与最先进的NAS以及基于数据启发的增强方法相比，我们的最终方法可以在损坏的数据集和原始清洁数据集上获得更高的精度。在某些腐败模式上，我们可以达到超过45％的绝对准确性提高。

深度神经网络极大地促进了单图超分辨率（SISR）的性能。传统方法仍然仅基于图像模态的输入来恢复单个高分辨率（HR）解决方案。但是，图像级信息不足以预测大型展望因素面临的足够细节和光真逼真的视觉质量（x8，x16）。在本文中，我们提出了一种新的视角，将SISR视为语义图像详细信息增强问题，以产生忠于地面真理的语义合理的HR图像。为了提高重建图像的语义精度和视觉质量，我们通过提出文本指导的超分辨率（TGSR）框架来探索SISR中的多模式融合学习，该框架可以从文本和图像模态中有效地利用信息。与现有方法不同，提出的TGSR可以生成通过粗到精细过程匹配文本描述的HR图像详细信息。广泛的实验和消融研究证明了TGSR的效果，该效果利用文本参考来恢复逼真的图像。

在本文中，我们提出了一个可靠的控制器，该控制器在真正的盲人四足机器人上实现了自然且稳定的快速运动。只有本体感受信息，四足机器人的身体长度最大速度可以移动10倍，并且具有通过各种复杂地形的能力。通过无模型的强化学习，在模拟环境中训练控制器。在本文中，拟议的宽松邻里控制体系结构不仅保证了学习率，而且还获得了一个易于转移到真正四倍的机器人的动作网络。我们的研究发现，训练过程中存在数据对称性损失的问题，这导致学习控制器在左右对称的四倍体机器人结构上的性能不平衡，并提出了一个镜像世界神经网络来解决性能问题。由Mirror-World网络组成的学习控制器可以使机器人具有出色的反扰动能力。训练架构中没有使用特定的人类知识，例如脚部轨迹发生器。学识渊博的控制器可以协调机器人的步态频率和运动速度，并且与人工设计的控制器相比，运动模式更自然，更合理。我们的控制器具有出色的抗扰动性能，并且具有良好的概括能力，可以达到从未学到的运动速度，并且从未见过的地形。

卷积神经网络（CNN）的深度学习体系结构在计算机视野领域取得了杰出的成功。 CNN构建的编码器架构U-Net在生物医学图像分割方面取得了重大突破，并且已在各种实用的情况下应用。但是，编码器部分中每个下采样层和简单堆积的卷积的平等设计不允许U-NET从不同深度提取足够的特征信息。医学图像的复杂性日益增加为现有方法带来了新的挑战。在本文中，我们提出了一个更深层，更紧凑的分裂注意U形网络（DCSAU-NET），该网络有效地利用了基于两个新颖框架的低级和高级语义信息：主要功能保护和紧凑的分裂注意力堵塞。我们评估了CVC-ClinicDB，2018 Data Science Bowl，ISIC-2018和SEGPC-2021数据集的建议模型。结果，DCSAU-NET在联合（MIOU）和F1-SOCRE的平均交点方面显示出比其他最先进的方法（SOTA）方法更好的性能。更重要的是，提出的模型在具有挑战性的图像上表现出了出色的细分性能。我们的工作代码以及更多技术细节，请访问https://github.com/xq141839/dcsau-net。

派生是一个重要而基本的计算机视觉任务，旨在消除在下雨天捕获的图像或视频中的雨条纹和累积。现有的派威方法通常会使雨水模型的启发式假设，这迫使它们采用复杂的优化或迭代细化以获得高回收质量。然而，这导致耗时的方法，并影响解决从假设偏离的雨水模式的有效性。在本文中，我们通过在没有复杂的雨水模型假设的情况下，通过在没有复杂的雨水模型假设的情况下制定污染作为预测滤波问题的简单而有效的污染方法。具体地，我们识别通过深网络自适应地预测适当的核的空间变型预测滤波（SPFILT以过滤不同的各个像素。由于滤波可以通过加速卷积来实现，因此我们的方法可以显着效率。我们进一步提出了eFderain +，其中包含三个主要贡献来解决残留的雨迹，多尺度和多样化的雨水模式而不会损害效率。首先，我们提出了不确定感知的级联预测滤波（UC-PFILT），其可以通过预测的内核来识别重建清洁像素的困难，并有效地移除残留的雨水迹线。其次，我们设计重量共享多尺度扩张过滤（WS-MS-DFILT），以处理多尺度雨条纹，而不会损害效率。第三，消除各种雨水模式的差距，我们提出了一种新颖的数据增强方法（即Rainmix）来培养我们的深层模型。通过对不同变体的复杂分析的所有贡献相结合，我们的最终方法在恢复质量和速度方面优于四个单像辐照数据集和一个视频派威数据集的基线方法。

为了解决高光谱图像超分辨率（HSISR）的不良问题，通常方法是使用高光谱图像（HSIS）的先前信息作为正则化术语来限制目标函数。使用手工制作前沿的基于模型的方法无法完全表征HSI的性质。基于学习的方法通常使用卷积神经网络（CNN）来学习HSI的隐式前导者。然而，CNN的学习能力是有限的，它仅考虑HSI的空间特性并忽略光谱特性，并且卷积对远程依赖性建模无效。还有很多改进的空间。在本文中，我们提出了一种新颖的HSISR方法，该方法使用变压器而不是CNN来学习HSI之前。具体地，我们首先使用近端梯度算法来解决HSISR模型，然后使用展开网络来模拟迭代解决方案过程。变压器的自我注意层使其具有空间全局互动的能力。此外，我们在变压器层后面添加3D-CNN，以更好地探索HSIS的时空相关性。两个广泛使用的HSI数据集和实际数据集的定量和视觉结果证明，与所有主流算法相比，所提出的方法实现了相当大的增益，包括最竞争力的传统方法和最近提出的基于深度学习的方法。

在过去的几年里，深度神经网络（DNN）取得了巨大的成功，并且在许多应用领域中不断应用。然而，在工业任务的实际部署期间，由于超容易的原因，发现DNN被发现是错误的，缺乏在实际使用过程中对现实世界腐败的鲁棒性。为了解决这些挑战，通过通过在神经级别的再试，微调或直接重量固定来通过更新权重（即，网络参数）来修复实际操作环境下的近期尝试。在这项工作中，作为第一次尝试，我们通过共同优化架构和重量，以更高（即，块）级别来修复DNN。我们首先履行实证研究，以调查整个网络级和层次修复的限制，这激励我们探索块水平的DNN修复的新修复方向。为此，我们首先提出对弱势群体定位的对抗侵犯块定位的频谱分析，其在前向和后向过程中考虑块中的神经元“状态和权重”梯度，这使得即使在几个示例下也能够修复更准确的候选块定位。然后，我们进一步提出了面向架构的基于搜索的修复，该修复将目标块放宽到更高的深度特征级别的连续修复搜索空间。通过联合优化该空间中的架构和权重，我们可以识别更好的块架构。我们实施我们提出的修复技术作为一个名为ArchRepair的工具，并进行广泛的实验以验证提出的方法。结果表明，我们的方法不仅可以修复，还可以提高准确性和稳健性，优于最先进的DNN修复技术。

现代云计算系统包含数百到数千个计算和存储服务器。这种规模与不断增长的系统复杂性相结合，对可靠云计算的失败和资源管理导致关键挑战。自主失败检测是了解系统级可靠性保证的紧急，云现象和自我管理云资源的重要技术。要检测到失败，我们需要监控云执行并收集运行时性能数据。这些数据通常是未标记的，因此在生产云中并不总是可用的现有故障历史。在本文中，我们提出了一种\ emph {自我不断发展的异常检测}（SEAD）框架，用于云可靠性保证。我们的框架通过递归探索新验证的异常记录并在线持续更新异常探测器。作为我们框架的鲜明优势，云系统管理员只需要检查少量检测到的异常，并且它们的决定可以利用以更新探测器。因此，探测器在升级系统硬件，软件堆栈的更新和用户工作负载的更改之后演变。此外，我们设计了两种类型的探测器，一个用于一般异常检测，另一类用于特异性异常检测。在自我不断发展的技术的帮助下，我们的探测器可以平均达到88.94 \％的灵敏度和94.60 \％，这使得它们适合现实世界部署。