在现实世界的情况下，分布（OOD）数据集可能与培训数据集有很大的分配变化。当训练有素的分类器部署在不同的动态环境中时，这种现象通常发生，这会导致性能显着下降。为了解决这个问题，我们提出了这项工作中端到端的深度多任务网络。观察旋转预测（自我监督）精度和语义分类精度之间的牢固关系，我们在多任务网络中引入了一个附加的辅助分类头，以及语义分类和旋转预测头。为了观察该加法分类器在改善旋转预测头上的影响，我们提出的学习方法被构成双层优化问题，其中训练了上层级别以更新语义分类和旋转预测头的参数。在较低级别的优化中，仅通过固定语义分类头的参数来通过语义分类头进行更新。该方法已通过三个看不见的OOD数据集进行了验证，在该数据集中，它比其他两种基线方法表现出了清晰的语义分类精度。我们的代码可在github \ url {https://github.com/harshita-555/ossl}上获得
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许多现实世界的分类问题的班级标签频率不平衡；一个被称为“阶级失衡”问题的著名问题。经典的分类算法往往会偏向多数级别，使分类器容易受到少数族裔类别的分类。尽管文献富含解决此问题的方法，但随着问题的维度的增加，许多方法没有扩展，并且运行它们的成本变得越来越高。在本文中，我们提出了端到端的深层生成分类器。我们提出了一个域构成自动编码器，以将潜在空间保留为发电机的先验，然后将其用于与其他两个深网，一个歧视器和一个分类器一起玩对抗游戏。对三个不同的多级不平衡问题进行了广泛的实验，并与最先进的方法进行了比较。实验结果证实了我们方法比流行算法在处理高维不平衡分类问题方面具有优势。我们的代码可在https://github.com/tanmdl/slppl-gan上找到。
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在移动机器人学中，区域勘探和覆盖率是关键能力。在大多数可用研究中，共同的假设是全球性，远程通信和集中合作。本文提出了一种新的基于群的覆盖控制算法，可以放松这些假设。该算法组合了两个元素：Swarm规则和前沿搜索算法。受到大量简单代理（例如，教育鱼，植绒鸟类，蜂拥昆虫）的自然系统的启发，第一元素使用三个简单的规则来以分布式方式维持群体形成。第二元素提供了选择有希望区域以使用涉及代理的相对位置的成本函数的最小化来探索（和覆盖）的装置。我们在不同环境中测试了我们的方法对异质和同质移动机器人的性能。我们衡量覆盖性能和允许本集团维持沟通的覆盖性能和群体形成统计数据。通过一系列比较实验，我们展示了拟议的策略在最近提出的地图覆盖方法和传统的人工潜在领域基于细胞覆盖，转变和安全路径的百分比，同时保持允许短程的形成沟通。
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深度是自治车辆以感知障碍的重要信息。由于价格相对较低，单目一体相机的小尺寸，从单个RGB图像的深度估计引起了对研究界的兴趣。近年来，深神经网络（DNN）的应用已经显着提高了单眼深度估计（MDE）的准确性。最先进的方法通常设计在复杂和极其深的网络架构之上，需要更多的计算资源，而不使用高端GPU实时运行。虽然一些研究人员试图加速运行速度，但深度估计的准确性降低，因为压缩模型不代表图像。另外，现有方法使用的特征提取器的固有特性导致产生的特征图中的严重空间信息丢失，这也损害了小型图像的深度估计的精度。在本研究中，我们有动力设计一种新颖且有效的卷积神经网络（CNN），其连续地组装两个浅编码器解码器样式子网，以解决这些问题。特别是，我们强调MDE准确性和速度之间的权衡。已经在NYU深度V2，Kitti，Make3D和虚幻数据集上进行了广泛的实验。与拥有极其深层和复杂的架构的最先进的方法相比，所提出的网络不仅可以实现可比性的性能，而且在单个不那么强大的GPU上以更快的速度运行。
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作为许多自主驾驶和机器人活动的基本组成部分，如自我运动估计，障碍避免和场景理解，单眼深度估计（MDE）引起了计算机视觉和机器人社区的极大关注。在过去的几十年中，已经开发了大量方法。然而，据我们所知，对MDE没有全面调查。本文旨在通过审查1970年至2021年之间发布的197个相关条款来弥补这一差距。特别是，我们为涵盖各种方法的MDE提供了全面的调查，介绍了流行的绩效评估指标并汇总公开的数据集。我们还总结了一些代表方法的可用开源实现，并比较了他们的表演。此外，我们在一些重要的机器人任务中审查了MDE的应用。最后，我们通过展示一些有希望的未来研究方向来结束本文。预计本调查有助于读者浏览该研究领域。
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本文提出了一种用于处理不平衡高光谱图像分类的新型多假进化生成的对抗网络（MFEGAN）。它是一种端到端的方法，其中在发电机网络中考虑了不同的生成目标损失，以改善鉴别器网络的分类性能。因此，通过将分类器网络嵌入识别函数的顶部，相同的鉴别器网络已被用作标准分类器。通过两个高光谱空间光谱数据集验证了所提出的方法的有效性。同样的生成和鉴别者架构已经与两个不同的GAN目标用于与所提出的方法进行公平的性能比较。从实验验证中观察到所提出的方法优于最先进的方法，具有更好的分类性能。
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对抗性持续学习对于持续学习问题有效，因为存在特征对齐过程，从而产生了对灾难性遗忘问题敏感性低的任务不变特征。然而，ACL方法施加了相当大的复杂性，因为它依赖于特定于任务的网络和歧视器。它还经历了一个迭代培训过程，该过程不适合在线（单周）持续学习问题。本文提出了一种可扩展的对抗性持续学习（比例）方法，提出了一个参数生成器，将共同特征转换为特定于任务的功能，并在对抗性游戏中进行单个歧视器，以诱导共同的特征。训练过程是在元学习时尚中使用三个损失功能组合进行的。缩放比例优于明显的基线，其准确性和执行时间都明显。
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While the capabilities of autonomous systems have been steadily improving in recent years, these systems still struggle to rapidly explore previously unknown environments without the aid of GPS-assisted navigation. The DARPA Subterranean (SubT) Challenge aimed to fast track the development of autonomous exploration systems by evaluating their performance in real-world underground search-and-rescue scenarios. Subterranean environments present a plethora of challenges for robotic systems, such as limited communications, complex topology, visually-degraded sensing, and harsh terrain. The presented solution enables long-term autonomy with minimal human supervision by combining a powerful and independent single-agent autonomy stack, with higher level mission management operating over a flexible mesh network. The autonomy suite deployed on quadruped and wheeled robots was fully independent, freeing the human supervision to loosely supervise the mission and make high-impact strategic decisions. We also discuss lessons learned from fielding our system at the SubT Final Event, relating to vehicle versatility, system adaptability, and re-configurable communications.
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Attention mechanisms form a core component of several successful deep learning architectures, and are based on one key idea: ''The output depends only on a small (but unknown) segment of the input.'' In several practical applications like image captioning and language translation, this is mostly true. In trained models with an attention mechanism, the outputs of an intermediate module that encodes the segment of input responsible for the output is often used as a way to peek into the `reasoning` of the network. We make such a notion more precise for a variant of the classification problem that we term selective dependence classification (SDC) when used with attention model architectures. Under such a setting, we demonstrate various error modes where an attention model can be accurate but fail to be interpretable, and show that such models do occur as a result of training. We illustrate various situations that can accentuate and mitigate this behaviour. Finally, we use our objective definition of interpretability for SDC tasks to evaluate a few attention model learning algorithms designed to encourage sparsity and demonstrate that these algorithms help improve interpretability.
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Recent advances in deep learning have enabled us to address the curse of dimensionality (COD) by solving problems in higher dimensions. A subset of such approaches of addressing the COD has led us to solving high-dimensional PDEs. This has resulted in opening doors to solving a variety of real-world problems ranging from mathematical finance to stochastic control for industrial applications. Although feasible, these deep learning methods are still constrained by training time and memory. Tackling these shortcomings, Tensor Neural Networks (TNN) demonstrate that they can provide significant parameter savings while attaining the same accuracy as compared to the classical Dense Neural Network (DNN). In addition, we also show how TNN can be trained faster than DNN for the same accuracy. Besides TNN, we also introduce Tensor Network Initializer (TNN Init), a weight initialization scheme that leads to faster convergence with smaller variance for an equivalent parameter count as compared to a DNN. We benchmark TNN and TNN Init by applying them to solve the parabolic PDE associated with the Heston model, which is widely used in financial pricing theory.
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