解决组合优化（CO）问题的传统求解器通常是由人类专家设计的。最近，人们对利用深度学习，尤其是深度强化学习的兴趣激增，自动为CO学习有效的求解器。由此产生的新范式称为神经组合优化（NCO）。但是，在经验或理论上，NCO的优势和缺点与其他方法的优势尚未得到很好的研究。在这项工作中，我们介绍了NCO求解器和替代求解器的全面比较研究。具体而言，将旅行推销员问题作为测试床问题，我们根据五个方面（即有效性，效率，稳定性，可扩展性和概括能力）评估求解器的性能。我们的结果表明，通常，NCO方法学到的求解器几乎在所有这些方面仍然没有传统求解器。前者的潜在好处将是在有足够的培训实例时，他们在小规模的问题实例上的卓越时间和能源效率。我们希望这项工作将有助于更好地理解NCO的优势和劣势，并提供全面的评估协议，以进一步对NCO进行针对其他方法的基准测试。
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社会建议利用社会关系来增强建议的代表性学习。大多数社会推荐模型都将用户互动（协作领域）和社会关系（社会领域）的用户表示统一。但是，这种方法可能无法模拟用户在两个域中的异质行为模式，从而损害了用户表示的表现力。在这项工作中，为了解决这种局限性，我们为社会建议提出了一个新颖的截面对比度学习框架DCREC。更具体地说，我们建议从项目和社会域中学习分开的用户表示。此外，分离的对比度学习旨在在分散的用户表示之间进行社交建议之间的知识转移。各种现实世界数据集的全面实验证明了我们提出的模型的优势。
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过去几年的对抗性文本攻击领域已经大大增长，其中常见的目标是加工可以成功欺骗目标模型的对抗性示例。然而，攻击的难以察觉，也是基本目标，通常被以前的研究遗漏。在这项工作中，我们倡导同时考虑两个目标，并提出一种新的多优化方法（被称为水合物转速），具有可提供的绩效保证，以实现高稳定性的成功攻击。我们通过基于分数和决策的设置，展示了HydroText通过广泛实验的效果，涉及五个基于基准数据集的现代NLP模型。与现有的最先进的攻击相比，Hydratext同时实现了更高的成功率，更低的修改率和与原始文本更高的语义相似性。人类评估研究表明，由水分精制成的对抗例保持良好的有效性和自然。最后，这些例子也表现出良好的可转移性，并且可以通过对抗性培训为目标模型带来显着的稳健性。
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在过去几年中，已经提出了各种文字攻击方法来揭示自然语言处理中使用的深度神经网络的脆弱性。通常，这些方法涉及一个重要的优化步骤，以确定原始输入中的每个单词使用的替代。然而，从对问题理解和解决问题的角度来看，对这一步骤的目前的研究仍然是有限的。在本文中，我们通过揭示问题的理论属性并提出有效的本地搜索算法（LS）来解决这些问题来解决这些问题。我们建立了一个关于解决问题的第一个可提供的近似保证。涉及5个NLP任务，8个数据集和26个NLP模型的扩展实验表明，LS可能大大降低了Qualies数量，以实现高攻击成功率。进一步的实验表明，LS制造的对抗例通常具有更高的质量，表现出更好的可转移性，并且可以通过对抗培训为受害者模型带来更高的鲁棒性改善。
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物体检测通常需要在现代深度学习方法中基于传统或锚盒的滑动窗口分类器。但是，这些方法中的任何一个都需要框中的繁琐配置。在本文中，我们提供了一种新的透视图，其中检测对象被激励为高电平语义特征检测任务。与边缘，角落，斑点和其他特征探测器一样，所提出的探测器扫描到全部图像的特征点，卷积自然适合该特征点。但是，与这些传统的低级功能不同，所提出的探测器用于更高级别的抽象，即我们正在寻找有物体的中心点，而现代深层模型已经能够具有如此高级别的语义抽象。除了Blob检测之外，我们还预测了中心点的尺度，这也是直接的卷积。因此，在本文中，通过卷积简化了行人和面部检测作为直接的中心和规模预测任务。这样，所提出的方法享有一个无盒设置。虽然结构简单，但它对几个具有挑战性的基准呈现竞争准确性，包括行人检测和面部检测。此外，执行交叉数据集评估，证明所提出的方法的卓越泛化能力。可以访问代码和模型（https://github.com/liuwei16/csp和https://github.com/hasanirtiza/pedestron）。
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大多数现有的少量学习（FSL）方法都需要大量的元训练中标记数据，这是一个主要限制。为了减少标签的需求，已经为FSL提出了半监督的元训练设置，其中仅包括几个标记的样品和基础类别中的未标记样本数量。但是，此设置下的现有方法需要从未标记的集合中选择类吸引的样本选择，这违反了未标记集的假设。在本文中，我们提出了一个实用的半监督元训练环境，并使用真正的未标记数据。在新设置下，现有方法的性能显着下降。为了更好地利用标签和真正未标记的数据，我们提出了一个简单有效的元训练框架，称为基于元学习（PLML）的伪标记。首先，我们通过常见的半监督学习（SSL）训练分类器，并使用它来获取未标记数据的伪标记。然后，我们从标记和伪标记的数据中构建了几个射击任务，并在构造的任务上运行元学习以学习FSL模型。令人惊讶的是，通过在两个FSL数据集的广泛实验中，我们发现这个简单的元训练框架有效地防止了在有限的标记数据下FSL的性能降解。此外，从元培训中受益，提出的方法还改善了两种代表性SSL算法所学的分类器。
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本文提出了一个改进金字塔变压器（复制器），以进行健壮的面部标志性检测。大多数面部地标探测器都专注于学习代表性图像特征。但是，这些基于CNN的功能表示不足以处理复杂的现实世界情景，因为忽略了地标的内部结构以及地标和环境之间的关系。在这项工作中，我们制定了面部标志性检测任务，作为沿金字塔记忆的提炼里程碑式的查询。具体而言，引入了金字塔变压器头（PTH），以在地标之间建立同源关系，以及地标和跨尺度环境之间的异源关系。此外，动态里程碑改进（DLR）模块旨在将地标回归分解为端到端的细化过程，其中动态聚合的查询被转换为残留坐标预测。对四个面部标志检测基准及其各种子集进行的广泛实验结果表明，我们的框架具有卓越的性能和较高的鲁棒性。
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点云的语义分割通常依赖于累累且昂贵的致密注释，因此它吸引了广泛的关注，以研究弱监督方案的解决方案，仅稀疏点注释。现有作品从给定的标签开始，并将其传播到高度相关但无标记的点，例如数据的指导，例如内部关系。但是，它遭受了（i）对数据信息的效率低下的利用，并且（ii）在给出更少的注释时，很容易抑制对标签的强烈依赖。因此，我们提出了一个新颖的框架，即DimpMatch，它通过将一致性正则化应用于数据本身的足够探测信息，并同时利用弱标签作为帮助，该框架具有数据和标签。通过这样做，可以从数据和标签中学习有意义的信息，以获得更好的表示，这也使模型可以在标签稀疏度的范围内更强大。简单而有效的是，提议的尖头竞赛在Scannet-V2和S3DIS数据集上都在各种弱监督的方案下实现了最先进的性能，尤其是在具有极为稀疏标签的设置上，例如。在0.01％和0.1％的扫描仪V2设置上，SQN超过21.2％和17.2％。
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行人检测是许多基于视觉的应用程序的基石，从对象跟踪到视频监控，最近，自动驾驶。随着对象检测的深度学习的快速发展，行人检测在传统的单数据集训练和评估设置中取得了非常好的性能。然而，在这项关于广泛的行人探测器的研究中，我们表明，目前的行人探测器在交叉数据集评估中处理甚至是小域移位的差。我们将有限的概括归因于两个主要因素，方法和当前数据源。关于该方法，我们示出了当前行人检测器的设计选择（例如锚定设置）中存在的偏差是有限概括的主要贡献因素。大多数现代行人探测器都针对目标数据集进行量身定制，在那里他们在传统的单一培训和测试管道中实现了高性能，但在通过交叉数据集评估评估时性能遭受降低。因此，由于其通用设计，与最艺术行人检测器的状态相比，通用物体检测器在交叉数据集评估中更好地执行。至于数据，我们表明自主驾驶基准本质上是单调的，也就是说，它们在情景和行人中的密集并不多样化。因此，通过爬行网络（包含不同和密集的方案）来策划的基准是一种有效的预培训来源，以提供更强大的表示。因此，我们提出了一种提高泛化的逐步微调策略。代码和模型CAB在https://github.com/hasanirtiza/pedestron访问。
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人员搜索旨在共同本地化和识别来自自然的查询人员，不可用的图像，这在过去几年中在计算机视觉社区中积极研究了这一图像。在本文中，我们将在全球和本地围绕目标人群的丰富的上下文信息中阐述，我们分别指的是场景和组上下文。与以前的作品单独处理这两种类型的作品，我们将它们利用统一的全球本地上下文网络（GLCNet），其具有直观的功能增强。具体地，以多级方式同时增强重新ID嵌入和上下文特征，最终导致人员搜索增强，辨别特征。我们对两个人搜索基准（即Cuhk-Sysu和PRW）进行实验，并将我们的方法扩展到更具有挑战性的环境（即，在MovieIenet上的字符搜索）。广泛的实验结果表明，在三个数据集上的最先进方法中提出的GLCNET的一致性改进。我们的源代码，预先训练的型号，以及字符搜索的新设置可以：https://github.com/zhengpeng7/llcnet。
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