通常通过过去的选择来告知机器学习中的评估，例如要使用哪些数据集或指标。该标准化可以使用排行榜对平等基础进行比较，但是随着出现更好的替代方案，评估选择变得不佳。这个问题在自然语言生成中尤其相关，该语言需要不断改善的数据集，指标和人类评估以提出确定性的主张。为了使遵循最佳模型评估实践更加容易，我们介绍了GEMV2。新版本的一代，评估和指标基准为数据集，模型和指标开发人员提供了模块化基础架构，以使彼此受益。GEMV2支持40种记录的数据集中51种语言。所有数据集的模型都可以在线评估，我们的交互式数据卡创建和渲染工具使得在Living Benchmark中添加新数据集变得更加容易。

实现人类水平的灵活性是机器人技术中的重要开放问题。但是，即使在婴儿级别，灵巧的手动操纵任务也是通过增强学习（RL）的挑战。困难在于高度的自由度和异质因素（例如手指关节）之间所需的合作。在这项研究中，我们提出了双人灵感手基准（BI-DEXHANDS），这是一种模拟器，涉及两只灵巧的手，其中包含数十只双人操纵任务和数千个目标对象。具体而言，根据认知科学文献，BI-DEXHANDS中的任务旨在匹配不同级别的人类运动技能。我们在ISSAC体育馆里建造了Bi-Dexhands；这可以实现高效的RL培训，仅在一个NVIDIA RTX 3090中达到30,000+ fps。我们在不同的设置下为流行的RL算法提供了全面的基准；这包括单代理/多代理RL，离线RL，多任务RL和META RL。我们的结果表明，PPO类型的上车算法可以掌握简单的操纵任务，该任务等效到48个月的人类婴儿（例如，捕获飞行的物体，打开瓶子），而多代理RL可以进一步帮助掌握掌握需要熟练的双人合作的操作（例如，举起锅，堆叠块）。尽管每个任务都取得了成功，但在获得多个操纵技能方面，现有的RL算法无法在大多数多任务和少量学习设置中工作，这需要从RL社区进行更实质性的发展。我们的项目通过https://github.com/pku-marl/dexteroushands开放。

在许多可视化系统中，视觉跟踪通常基于RGB图像序列，其中一些目标在低光条件下无效，因此追踪性能显着影响。介绍深度和红外数据等其他模态是处理单个来源的成像限制的有效方法，但多模态成像平台通常需要详细设计，并且目前不能应用于许多现实世界应用。近红外（NIR）成像成为许多监视摄像机的重要组成部分，其成像基于光强度在RGB和NIR之间切换。这两种方式具有异质性，视觉特性非常不同，因此为视觉跟踪带来了大量挑战。但是，现有的作品没有研究过这个具有挑战性的问题。在这项工作中，我们解决了跨模型对象跟踪问题并贡献新的视频数据集，包括总共具有超过481K帧的654个跨模型图像序列，并且平均视频长度超过735帧。为促进跨模型对象跟踪的研究和开发，我们提出了一种新的算法，它学习模态感知目标表示，以减轻跟踪过程中RGB和NIR模式之间的外观差距。它是即插即用，因此可以灵活地嵌入到不同的跟踪框架中。对数据集进行广泛的实验，我们展示了两个代表性跟踪框架中提出的算法的有效性，其针对17个最先进的跟踪方法。我们将发布数据集进行免费学术用法，数据集下载链接和代码即将发布。

Channel and spatial attention mechanism has proven to provide an evident performance boost of deep convolution neural networks (CNNs). Most existing methods focus on one or run them parallel (series), neglecting the collaboration between the two attentions. In order to better establish the feature interaction between the two types of attention, we propose a plug-and-play attention module, which we term "CAT"-activating the Collaboration between spatial and channel Attentions based on learned Traits. Specifically, we represent traits as trainable coefficients (i.e., colla-factors) to adaptively combine contributions of different attention modules to fit different image hierarchies and tasks better. Moreover, we propose the global entropy pooling (GEP) apart from global average pooling (GAP) and global maximum pooling (GMP) operators, an effective component in suppressing noise signals by measuring the information disorder of feature maps. We introduce a three-way pooling operation into attention modules and apply the adaptive mechanism to fuse their outcomes. Extensive experiments on MS COCO, Pascal-VOC, Cifar-100, and ImageNet show that our CAT outperforms existing state-of-the-art attention mechanisms in object detection, instance segmentation, and image classification. The model and code will be released soon.

Vehicle re-identification (Re-ID) is a critical component of the autonomous driving perception system, and research in this area has accelerated in recent years. However, there is yet no perfect solution to the vehicle re-identification issue associated with the car's surround-view camera system. Our analysis identifies two significant issues in the aforementioned scenario: i) It is difficult to identify the same vehicle in many picture frames due to the unique construction of the fisheye camera. ii) The appearance of the same vehicle when seen via the surround vision system's several cameras is rather different. To overcome these issues, we suggest an integrative vehicle Re-ID solution method. On the one hand, we provide a technique for determining the consistency of the tracking box drift with respect to the target. On the other hand, we combine a Re-ID network based on the attention mechanism with spatial limitations to increase performance in situations involving multiple cameras. Finally, our approach combines state-of-the-art accuracy with real-time performance. We will soon make the source code and annotated fisheye dataset available.

Obtaining the position of ego-vehicle is a crucial prerequisite for automatic control and path planning in the field of autonomous driving. Most existing positioning systems rely on GPS, RTK, or wireless signals, which are arduous to provide effective localization under weak signal conditions. This paper proposes a real-time positioning system based on the detection of the parking numbers as they are unique positioning marks in the parking lot scene. It does not only can help with the positioning with open area, but also run independently under isolation environment. The result tested on both public datasets and self-collected dataset show that the system outperforms others in both performances and applies in practice. In addition, the code and dataset will release later.

Surround-view fisheye perception under valet parking scenes is fundamental and crucial in autonomous driving. Environmental conditions in parking lots perform differently from the common public datasets, such as imperfect light and opacity, which substantially impacts on perception performance. Most existing networks based on public datasets may generalize suboptimal results on these valet parking scenes, also affected by the fisheye distortion. In this article, we introduce a new large-scale fisheye dataset called Fisheye Parking Dataset(FPD) to promote the research in dealing with diverse real-world surround-view parking cases. Notably, our compiled FPD exhibits excellent characteristics for different surround-view perception tasks. In addition, we also propose our real-time distortion-insensitive multi-task framework Fisheye Perception Network (FPNet), which improves the surround-view fisheye BEV perception by enhancing the fisheye distortion operation and multi-task lightweight designs. Extensive experiments validate the effectiveness of our approach and the dataset's exceptional generalizability.

空间红外的小型船舶检测旨在将小型船只与轨道轨道捕获的图像分开。由于图像覆盖面积极大（例如，数千平方公里），这些图像中的候选目标比空中基于天线和陆基成像设备观察到的目标要小得多，二聚体，更可变。现有的简短成像基于距离的红外数据集和目标检测方法不能很好地用于空间监视任务。为了解决这些问题，我们开发了一个空间红外的小型船舶检测数据集（即Nudt-Sirst-Sea），该数据集具有48个空间基红外图像和17598像素级的小型船上注释。每个图像覆盖约10000平方公里的面积，带有10000x10000像素。考虑到这些充满挑战的场景，考虑到这些微小的船只的极端特征（例如，小，昏暗，可变的），我们在本文中提出了多层Transunet（MTU-NET）。具体而言，我们设计了视觉变压器（VIT）卷积神经网络（CNN）混合编码器来提取多层次特征。首先将局部特征图用几个卷积层提取，然后馈入多级特征提取模块（MVTM）以捕获长距离依赖性。我们进一步提出了一种拷贝性衡量量 - 帕斯特（CRRP）数据增强方法，以加速训练阶段，从而有效地减轻了目标和背景之间样本不平衡问题的问题。此外，我们设计了一个焦点损失，以实现目标定位和形状描述。 NUDT-SIRST-SEA数据集的实验结果表明，就检测概率，错误警报率和联合交集的交集而言，我们的MTU-NET优于传统和现有的基于深度学习的SIRST方法。

控制系统通常需要满足严格的安全要求。安全指数提供了一种方便的方法来评估系统的安全水平并得出所得的安全控制策略。但是，在控制范围内设计安全指数功能是困难的，需要大量的专家知识。本文提出了一个框架，用于使用方案总和编程合成通用控制系统的安全指数。我们的方法是表明，确保对安全设置边界的安全控制的非空缺等同于当地的多种积极问题。然后，我们证明了这个问题等同于通过代数几何形状的Pitivstellensatz进行编程。我们验证具有不同自由度和地面车辆的机器人臂上的拟议方法。结果表明，合成的安全指数可确保安全性，即使在高维机器人系统中，我们的方法也有效。

模型不匹配在现实世界应用中占上风。因此，为具有不确定动态模型的系统设计可靠的安全控制算法很重要。主要的挑战是，不确定性导致难以实时寻找可行的安全控制。现有方法通常简化了问题，例如限制不确定性类型，忽略控制限制或放弃可行性保证。在这项工作中，我们通过为有限国家依赖性的不确定性提出一个强大的安全控制框架来克服这些问题。我们首先通过学习控制控制限制，不确定的安全性索引来保证安全控制不确定动态的可行性。然后，我们证明可以将稳健的安全控制作为凸问题（凸度半侵入编程或二阶锥编程）配制，并提出可以实时运行的相应最佳求解器。此外，我们分析了在未建模的不确定性下何时以及如何保留安全性。实验结果表明，我们的方法成功地发现了针对不同的不确定性实时的可靠安全控制，并且比强大的基线算法要保守得多。