近年来，关于如何在公平限制下学习机器学习模型的越来越多的工作，通常在某些敏感属性方面表达。在这项工作中，我们考虑了对手对目标模型具有黑箱访问的设置，并表明对手可以利用有关该模型公平性的信息，以增强他对训练数据敏感属性的重建。更确切地说，我们提出了一种通用的重建校正方法，该方法将其作为对手进行的初始猜测，并纠正它以符合某些用户定义的约束（例如公平信息），同时最大程度地减少了对手猜测的变化。提出的方法对目标模型的类型，公平感知的学习方法以及对手的辅助知识不可知。为了评估我们的方法的适用性，我们对两种最先进的公平学习方法进行了彻底的实验评估，使用四个具有广泛公差的不同公平指标以及三个不同大小和敏感属性的数据集。实验结果证明了提出的方法改善训练集敏感属性的重建的有效性。

FAIRWASHING是指通过HOC解释操纵来解释不公平的黑匣子模型的风险。在本文中，我们通过分析其忠诚 - 不公平权衡来调查私人洗脱袭击的能力。特别是，我们表明，巧巧式化的解释模型可以概括起诉组（即，正在解释的数据点），这意味着巧式化的解释者可用于合理化黑匣子模型的后续不公平决策。我们还表明，私人洗涤攻击可以跨黑盒式机型转移，这意味着其他黑匣子型号可以在不明确使用他们的预测的情况下进行私人洗手。这种泛化和私伤攻击的可转移性意味着他们的检测在实践中难以实现。最后，我们提出了一种方法来量化私人洗礼的风险，这是基于高保真解释者的不公平性范围的计算。

Image segmentation is a largely researched field where neural networks find vast applications in many facets of technology. Some of the most popular approaches to train segmentation networks employ loss functions optimizing pixel-overlap, an objective that is insufficient for many segmentation tasks. In recent years, their limitations fueled a growing interest in topology-aware methods, which aim to recover the correct topology of the segmented structures. However, so far, none of the existing approaches achieve a spatially correct matching between the topological features of ground truth and prediction. In this work, we propose the first topologically and feature-wise accurate metric and loss function for supervised image segmentation, which we term Betti matching. We show how induced matchings guarantee the spatially correct matching between barcodes in a segmentation setting. Furthermore, we propose an efficient algorithm to compute the Betti matching of images. We show that the Betti matching error is an interpretable metric to evaluate the topological correctness of segmentations, which is more sensitive than the well-established Betti number error. Moreover, the differentiability of the Betti matching loss enables its use as a loss function. It improves the topological performance of segmentation networks across six diverse datasets while preserving the volumetric performance. Our code is available in https://github.com/nstucki/Betti-matching.

Many visualization techniques have been created to help explain the behavior of convolutional neural networks (CNNs), but they largely consist of static diagrams that convey limited information. Interactive visualizations can provide more rich insights and allow users to more easily explore a model's behavior; however, they are typically not easily reusable and are specific to a particular model. We introduce Visual Feature Search, a novel interactive visualization that is generalizable to any CNN and can easily be incorporated into a researcher's workflow. Our tool allows a user to highlight an image region and search for images from a given dataset with the most similar CNN features. It supports searching through large image datasets with an efficient cache-based search implementation. We demonstrate how our tool elucidates different aspects of model behavior by performing experiments on supervised, self-supervised, and human-edited CNNs. We also release a portable Python library and several IPython notebooks to enable researchers to easily use our tool in their own experiments. Our code can be found at https://github.com/lookingglasslab/VisualFeatureSearch.

我们提出了DeepFusion，这是一种模块化的多模式结构，可在不同组合中以3D对象检测为融合激光雷达，相机和雷达。专门的功能提取器可以利用每种模式，并且可以轻松交换，从而使该方法变得简单而灵活。提取的特征被转化为鸟眼视图，作为融合的共同表示。在特征空间中融合方式之前，先进行空间和语义对齐。最后，检测头利用丰富的多模式特征，以改善3D检测性能。 LIDAR相机，激光摄像头雷达和摄像头融合的实验结果显示了我们融合方法的灵活性和有效性。在此过程中，我们研究了高达225米的遥远汽车检测的很大程度上未开发的任务，显示了激光摄像机融合的好处。此外，我们研究了3D对象检测的LIDAR点所需的密度，并在对不利天气条件的鲁棒性示例中说明了含义。此外，对我们的摄像头融合的消融研究突出了准确深度估计的重要性。

我们将图形神经网络训练来自小工具N体模拟的光晕目录的神经网络，以执行宇宙学参数的无现场级别可能的推断。目录包含$ \ Lessim $ 5,000 HAROS带质量$ \ gtrsim 10^{10} 〜h^{ - 1} m_ \ odot $，定期卷为$（25〜H^{ - 1} {\ rm mpc}）{\ rm mpc}） ^3 $;目录中的每个光环都具有多种特性，例如位置，质量，速度，浓度和最大圆速度。我们的模型构建为置换，翻译和旋转的不变性，不施加最低限度的规模来提取信息，并能够以平均值来推断$ \ omega _ {\ rm m} $和$ \ sigma_8 $的值$ \ sim6 \％$的相对误差分别使用位置加上速度和位置加上质量。更重要的是，我们发现我们的模型非常强大：他们可以推断出使用数千个N-n-Body模拟的Halo目录进行测试时，使用五个不同的N-进行测试时，在使用Halo目录进行测试时，$ \ omega _ {\ rm m} $和$ \ sigma_8 $身体代码：算盘，Cubep $^3 $ M，Enzo，PKDGrav3和Ramses。令人惊讶的是，经过培训的模型推断$ \ omega _ {\ rm m} $在对数千个最先进的骆驼水力动力模拟进行测试时也可以使用，该模拟使用四个不同的代码和子网格物理实现。使用诸如浓度和最大循环速度之类的光环特性允许我们的模型提取更多信息，而牺牲了模型的鲁棒性。这可能会发生，因为不同的N体代码不会在与这些参数相对应的相关尺度上收敛。

人类直觉允许在他们从未经历过的情况下发现异常的驾驶情况。就像人类检测到这些异常情况并采取对策以防止碰撞一样，自动驾驶汽车需要异常检测机制。但是，文献缺乏比较异常检测算法的标准基准。我们填补了空白，并提出了R-U-MAAD基准测试，以用于多代理轨迹中无监督的异常检测。目的是学习从没有标签的训练序列中的正常驾驶的表示，然后检测异常。我们将argvoss运动的预测数据集用于培训，并提出了160个序列的测试数据集，该数据集在城市环境中具有人类通知的异常。为此，我们结合了现实世界中的轨迹和场景依赖性异常驾驶的重播。在我们的实验中，我们比较了11个基线，包括线性模型，深层自动编码器和使用标准异常检测指标的一级分类模型。深度重建和端到端的一级方法显示出令人鼓舞的结果。基准模型将公开可用。

语义分割是医学图像计算中最受欢迎的研究领域之一。也许令人惊讶的是，尽管它可以追溯到2018年，但NNU-NET仍在为各种细分问题提供竞争性的开箱即用解决方案，并定期用作挑战挑战算法的开发框架。在这里，我们使用NNU-NET参与AMOS2022挑战，该挑战带有一套独特的任务：数据集不仅是有史以来最大的最大的数据集，而且拥有15个目标结构，而且竞争还需要提交的解决方案来处理这两种MRI和CT扫描。通过仔细修改NNU-NET的超参数，在编码器中添加剩余连接以及设计自定义后处理策略，我们能够实质上改进NNU-NET基线。我们的最终合奏在任务1（CT）的骰子得分为90.13，而任务2（CT+MRI）的骰子得分为89.06，在提供的培训案例中进行了5倍的交叉验证。

宇宙学冲击波对于理解宇宙结构的形成至关重要。为了研究它们，科学家运行计算昂贵的高分辨率3D流体动力模拟。解释仿真结果是具有挑战性的，因为结果数据集很大，并且由于其复杂的形态和多个冲击战线相交，因此，冲击波表面很难分离和分类。我们介绍了一条新颖的管道，处女座，结合了身体动机，可伸缩性和概率的鲁棒性，以解决这一无监督的分类问题。为此，我们使用低级别矩阵近似值的内核主成分分析来贬低粒子的数据集并创建标记的子集。我们执行监督分类，以随机变分深内核学习恢复完整的数据分辨率。我们对三个具有不同复杂性的最先进数据集进行评估，并取得良好的结果。所提出的管道自动运行，只有几个超参数，并且在所有测试的数据集上表现良好。我们的结果对于大规模应用是有希望的，我们重点介绍了现在的科学工作。

我们研究了精神病学临床领域中脑唤醒的调节改变了面部行为的统计特性。潜在的机制与对某些心理状态的行为替代测量的警惕性连续体的经验解释有关。我们以基于经典的头皮的审视传感器（OEG）的意义命名了所提出的测量，该传感器光电脑摄影（OEG）仅依赖于现代基于摄像机的实时信号处理和计算机视觉。基于随机表示作为面部动力学的连贯性，反映了情绪表达中的半径不对称性，我们证明了患者与健康对照之间几乎没有完美的区别，以及精神疾病抑郁症和精神分裂症和症状的严重性。与标准诊断过程相反，该过程耗时，主观，不包含神经生物学数据，例如实时面部动力学，情感响应能力的客观随机建模仅需要几分钟的基于视频的面部录制。我们还强调了该方法作为因果推断模型在转诊分析中的潜力，以预测药理治疗的结果。所有结果均在临床纵向数据收集中获得，其中有100名患者和50例对照。