Photorealistic style transfer aims to transfer the artistic style of an image onto an input image or video while keeping photorealism. In this paper, we think it's the summary statistics matching scheme in existing algorithms that leads to unrealistic stylization. To avoid employing the popular Gram loss, we propose a self-supervised style transfer framework, which contains a style removal part and a style restoration part. The style removal network removes the original image styles, and the style restoration network recovers image styles in a supervised manner. Meanwhile, to address the problems in current feature transformation methods, we propose decoupled instance normalization to decompose feature transformation into style whitening and restylization. It works quite well in ColoristaNet and can transfer image styles efficiently while keeping photorealism. To ensure temporal coherency, we also incorporate optical flow methods and ConvLSTM to embed contextual information. Experiments demonstrates that ColoristaNet can achieve better stylization effects when compared with state-of-the-art algorithms.

This paper introduces a new few-shot learning pipeline that casts relevance ranking for image retrieval as binary ranking relation classification. In comparison to image classification, ranking relation classification is sample efficient and domain agnostic. Besides, it provides a new perspective on few-shot learning and is complementary to state-of-the-art methods. The core component of our deep neural network is a simple MLP, which takes as input an image triplet encoded as the difference between two vector-Kronecker products, and outputs a binary relevance ranking order. The proposed RankMLP can be built on top of any state-of-the-art feature extractors, and our entire deep neural network is called the ranking deep neural network, or RankDNN. Meanwhile, RankDNN can be flexibly fused with other post-processing methods. During the meta test, RankDNN ranks support images according to their similarity with the query samples, and each query sample is assigned the class label of its nearest neighbor. Experiments demonstrate that RankDNN can effectively improve the performance of its baselines based on a variety of backbones and it outperforms previous state-of-the-art algorithms on multiple few-shot learning benchmarks, including miniImageNet, tieredImageNet, Caltech-UCSD Birds, and CIFAR-FS. Furthermore, experiments on the cross-domain challenge demonstrate the superior transferability of RankDNN.The code is available at: https://github.com/guoqianyu-alberta/RankDNN.

Accurate localization ability is fundamental in autonomous driving. Traditional visual localization frameworks approach the semantic map-matching problem with geometric models, which rely on complex parameter tuning and thus hinder large-scale deployment. In this paper, we propose BEV-Locator: an end-to-end visual semantic localization neural network using multi-view camera images. Specifically, a visual BEV (Birds-Eye-View) encoder extracts and flattens the multi-view images into BEV space. While the semantic map features are structurally embedded as map queries sequence. Then a cross-model transformer associates the BEV features and semantic map queries. The localization information of ego-car is recursively queried out by cross-attention modules. Finally, the ego pose can be inferred by decoding the transformer outputs. We evaluate the proposed method in large-scale nuScenes and Qcraft datasets. The experimental results show that the BEV-locator is capable to estimate the vehicle poses under versatile scenarios, which effectively associates the cross-model information from multi-view images and global semantic maps. The experiments report satisfactory accuracy with mean absolute errors of 0.052m, 0.135m and 0.251$^\circ$ in lateral, longitudinal translation and heading angle degree.

同时传输和反射可重构的智能表面（星际摩托车）是一种有前途的被动装置，通过同时传输和反映入射信号，从而有助于全空间覆盖。作为无线通信的新范式，如何分析星际轮胎的覆盖范围和能力性能变得至关重要，但具有挑战性。为了解决星际辅助网络中的覆盖范围和容量优化（CCO）问题，提出了多目标近端策略优化（MO-PPO）算法来处理长期利益，而不是传统优化算法。为了在每个目标之间取得平衡，MO-PPO算法提供了一组最佳解决方案，以形成Pareto前部（PF），其中PF上的任何解决方案都被视为最佳结果。此外，研究了为了提高MO-PPO算法的性能，两种更新策略，即基于动作值的更新策略（AVU）和基于损失功能的更新策略（LFUS）。对于AVU，改进的点是整合覆盖范围和容量的动作值，然后更新损失函数。对于LFU，改进的点仅是为覆盖范围和容量损失函数分配动态权重，而权重在每个更新时由最小值求解器计算出来。数值结果表明，调查的更新策略在不同情况下的固定权重优化算法优于MO优化算法，其中包括不同数量的样品网格，星轮的数量，星轮中的元素数量和大小星际船。此外，星际辅助网络比没有星际轮胎的传统无线网络获得更好的性能。此外，具有相同的带宽，毫米波能够提供比低6 GHz更高的容量，但覆盖率较小。

文档视觉问题回答（VQA）旨在了解视觉上富裕的文档，以自然语言回答问题，这是自然语言处理和计算机视觉的新兴研究主题。在这项工作中，我们介绍了一个名为TAT-DQA的新文档VQA数据集，该数据集由3,067个文档页面组成，其中包含半结构化表和非结构化文本以及16,558个问答，通过扩展Tat-QA Dataset。这些文档是从现实世界中的财务报告中取样的，并包含大量数字，这意味着要求离散的推理能力回答该数据集上的问题。基于TAT-DQA，我们进一步开发了一个名为MHST的新型模型，该模型在包括文本，布局和视觉图像在内的多模式中考虑了信息，以智能地以相应的策略（即提取或推理）智能地解决不同类型的问题。广泛的实验表明，MHST模型明显优于基线方法，证明其有效性。但是，表演仍然远远落后于专家人类。我们预计，我们的新Tat-DQA数据集将有助于研究对视觉和语言结合的视觉丰富文档的深入理解，尤其是对于需要离散推理的场景。另外，我们希望拟议的模型能够激发研究人员将来设计更高级的文档VQA模型。

本文介绍了我们对第四次情感行为分析（ABAW）竞争的多任务学习（MTL）挑战的提交。基于视觉功能表示，我们利用三种类型的时间编码器来捕获视频中的时间上下文信息，包括基于变压器的编码器，基于LSTM的编码器和基于GRU的编码器。使用时间上下文感知表示，我们采用多任务框架来预测图像的价，唤醒，表达和AU值。此外，将平滑处理用于完善初始价和唤醒预测，并使用模型集成策略来结合不同模型设置的多个结果。我们的系统在MTL挑战验证数据集上实现了$ 1.742 $的性能。

视频显着对象检测模型在像素密集注释上训练有素的训练有素，已经达到了出色的性能，但获得像素逐像素注释的数据集很费力。尚未探索几项作品，试图使用涂鸦注释来缓解这个问题，但是尚未探讨点监督作为一种更节省劳动的注释方法（即使是对密集预测的手动注释方法中最多的劳动方法）。在本文中，我们提出了一个基于点监督的强基线模型。为了使用时间信息来推断显着性图，我们分别从短期和长期角度挖掘了框架间的互补信息。具体而言，我们提出了一个混合令牌注意模块，该模块将光流和图像信息从正交方向混合在一起，自适应地突出了关键的光流信息（通道维度）和关键令牌信息（空间维度）。为了利用长期提示，我们开发了长期的跨框架注意模块（LCFA），该模块有助于当前框架基于多框架代币推断出显着对象。此外，我们通过重新标记Davis和DavSod数据集来标记两个分配的数据集P-Davis和P-Davsod。六个基准数据集的实验说明了我们的方法优于先前的最先进的弱监督方法，甚至与某些完全监督的方法相当。源代码和数据集可用。

DETR方法中引入的查询机制正在改变对象检测的范例，最近有许多基于查询的方法获得了强对象检测性能。但是，当前基于查询的检测管道遇到了以下两个问题。首先，需要多阶段解码器来优化随机初始化的对象查询，从而产生较大的计算负担。其次，训练后的查询是固定的，导致不满意的概括能力。为了纠正上述问题，我们在较快的R-CNN框架中提出了通过查询生成网络预测的特征对象查询，并开发了一个功能性的查询R-CNN。可可数据集的广泛实验表明，我们的特征查询R-CNN获得了所有R-CNN探测器的最佳速度准确性权衡，包括最近的最新稀疏R-CNN检测器。该代码可在\ url {https://github.com/hustvl/featurized-queryrcnn}中获得。

当前的最新显着性检测模型在很大程度上依赖于精确的像素注释的大型数据集，但是手动标记像素是时必的且劳动力密集的。有一些用于减轻该问题的弱监督方法，例如图像标签，边界框标签和涂鸦标签，而在该领域仍未探索点标签。在本文中，我们提出了一种使用点监督的新型弱监督的显着对象检测方法。为了推断显着性图，我们首先设计了一种自适应掩盖洪水填充算法以生成伪标签。然后，我们开发了一个基于变压器的点保护显着性检测模型，以产生第一轮显着图。但是，由于标签的稀疏性，弱监督模型倾向于退化为一般​​的前景检测模型。为了解决这个问题，我们提出了一种非征服方法（NSS）方法，以优化第一轮中产生的错误显着图，并利用它们进行第二轮训练。此外，我们通过重新标记DUTS数据集来构建一个新的监督数据集（P-DUTS）。在p-duts中，每个显着对象只有一个标记点​​。在五个最大基准数据集上进行的全面实验表明，我们的方法的表现优于先前的最先进方法，该方法接受了更强的监督，甚至超过了几种完全监督的最先进模型。该代码可在以下网址获得：https：//github.com/shuyonggao/psod。

人类通过不同的渠道表达感受或情绪。以语言为例，它在不同的视觉声学上下文下需要不同的情绪。为了精确了解人类意图，并减少歧义和讽刺引起的误解，我们应该考虑多式联路信号，包括文本，视觉和声学信号。至关重要的挑战是融合不同的特征模式以进行情绪分析。为了有效地融合不同的方式携带的信息，更好地预测情绪，我们设计了一种基于新的多主题的融合网络，这是由任何两个对方式之间的相互作用不同的观察来启发，它们是不同的，并且它们不同样有助于最终的情绪预测。通过分配具有合理关注和利用残余结构的声学 - 视觉，声学 - 文本和视觉文本特征，我们参加了重要的特征。我们对四个公共多模式数据集进行了广泛的实验，包括中文和三种英文中的一个。结果表明，我们的方法优于现有的方法，并可以解释双模相互作用在多种模式中的贡献。