The number of international benchmarking competitions is steadily increasing in various fields of machine learning (ML) research and practice. So far, however, little is known about the common practice as well as bottlenecks faced by the community in tackling the research questions posed. To shed light on the status quo of algorithm development in the specific field of biomedical imaging analysis, we designed an international survey that was issued to all participants of challenges conducted in conjunction with the IEEE ISBI 2021 and MICCAI 2021 conferences (80 competitions in total). The survey covered participants' expertise and working environments, their chosen strategies, as well as algorithm characteristics. A median of 72% challenge participants took part in the survey. According to our results, knowledge exchange was the primary incentive (70%) for participation, while the reception of prize money played only a minor role (16%). While a median of 80 working hours was spent on method development, a large portion of participants stated that they did not have enough time for method development (32%). 25% perceived the infrastructure to be a bottleneck. Overall, 94% of all solutions were deep learning-based. Of these, 84% were based on standard architectures. 43% of the respondents reported that the data samples (e.g., images) were too large to be processed at once. This was most commonly addressed by patch-based training (69%), downsampling (37%), and solving 3D analysis tasks as a series of 2D tasks. K-fold cross-validation on the training set was performed by only 37% of the participants and only 50% of the participants performed ensembling based on multiple identical models (61%) or heterogeneous models (39%). 48% of the respondents applied postprocessing steps.

生长免费的在线3D形状集合决定了3D检索的研究。然而，已经进行了积极的辩论（i）最佳输入方式是触发检索，以及（ii）这种检索的最终用法场景。在本文中，我们为回答这些问题提供了不同的观点 - 我们研究了3D草图作为输入方式，并提倡进行检索的VR-Scenario。因此，最终的愿景是用户可以通过在VR环境中自由空气供电来自由地检索3D模型。作为新的3D VR-Sketch的首次刺入3D形状检索问题，我们做出了四个贡献。首先，我们对VR实用程序进行编码以收集3D VR-Sketches并进行检索。其次，我们从ModelNet收集了两个形状类别的第一套$ 167 $ 3D VR-SKETCHES。第三，我们提出了一种新的方法，以生成不同抽象级别类似人类的3D草图的合成数据集，以训练深层网络。最后，我们比较了常见的多视图和体积方法：我们表明，与3D形状到3D形状检索相比，基于体积点的方法在3D草图上表现出卓越的性能，并且由于稀疏和抽象的性质而显示出3D形状的检索3D VR-Sketches。我们认为，这些贡献将集体成为未来在此问题的尝试的推动者。 VR接口，代码和数据集可在https://tinyurl.com/3dsketch3dv上找到。

我们介绍了1,497个3D VR草图和具有较大形状多样性的椅子类别的3D形状对的第一个细粒数据集。我们的数据集支持草图社区的最新趋势，以细粒度的数据分析，并将其扩展到主动开发的3D域。我们争辩说最方便的草图场景，其中草图由稀疏的线条组成，并且不需要任何草图技能，事先培训或耗时的准确绘图。然后，我们首次将细粒度3D VR草图的场景研究为3D形状检索，作为一种新颖的VR素描应用程序和一个探索基础，以推动通用见解以告知未来的研究。通过实验在这个新问题上精心选择的设计因素组合，我们得出重要的结论以帮助跟进工作。我们希望我们的数据集能够启用其他新颖的应用程序，尤其是那些需要细粒角的应用程序，例如细粒度的3D形状重建。该数据集可在tinyurl.com/vrsketch3dv21上获得。

我们研究基于3D-VR-Sketch的细粒度3D形状检索的实际任务。此任务特别令人感兴趣，因为2D草图被证明是2D图像的有效查询。但是，由于域间隙，很难从2D草图中以3D形状的检索获得强劲的性能。最近的工作证明了3D VR素描在此任务上的优势。在我们的工作中，我们专注于3D VR草图中固有的不准确性造成的挑战。我们观察到，带有固定边缘值的三胞胎损失获得的检索结果，通常用于检索任务，包含许多无关的形状，通常只有一个或几个或几个具有与查询相似的结构。为了减轻此问题，我们首次在自适应边距值和形状相似性之间建立联系。特别是，我们建议使用由“拟合差距”驱动的自适应边距值的三重损失，这是在结构保护变形下的两个形状的相似性。我们还进行了一项用户研究，该研究确认这种拟合差距确实是评估形状结构相似性的合适标准。此外，我们介绍了202个VR草图的数据集，用于从内存而不是观察到的202个3D形状。代码和数据可在https://github.com/rowl1ng/structure-aware-aware-vr-sketch-shape-retrieval中找到。

对比性语言图像预测在学习网络尺度数据的视觉文本联合表示方面取得了巨大的成功，这表明了各种图像任务的显着“零射”概括能力。但是，如何有效地将这种新的语言图像预处理方法扩展到视频域仍然是一个开放的问题。在这项工作中，我们提出了一种简单而有效的方法，该方法将预验证的语言图像模型直接适应视频识别，而不是从头开始预处理新模型。更具体地说，为了捕获沿时间维度框架的远距离依赖性，我们提出了一种跨框架注意机制，该机制明确地跨帧交换信息。这样的模块是轻量级的，可以无缝地插入验证的语言图像模型中。此外，我们提出了一个特定于视频的提示方案，该方案利用视频内容信息生成歧视性文本提示。广泛的实验表明，我们的方法是有效的，可以推广到不同的视频识别方案。特别是，在完全监督的设置下，我们的方法在Kinectics-400上获得了最高1的精度为87.1％，而与SWIN-L和Vivit-H相比，使用量少12倍。在零拍摄的实验中，我们的方法超过了当前的最新方法 +7.6％和 +14.9％，而在两个流行协议下，TOP-1的准确性。在少数拍摄的情况下，当标记的数据非常有限时，我们的方法优于先前的最佳方法 +32.1％和 +23.1％。代码和型号可在https://aka.ms/x-clip上找到

艺术文本识别是一项极具挑战性的任务，具有广泛的应用程序。但是，当前场景文本识别方法主要集中于不规则文本，而未专门探讨艺术文本。艺术文本识别的挑战包括具有特殊设计的字体和效果的各种外观，字符之间的复杂连接和重叠以及背景模式的严重干扰。为了减轻这些问题，我们建议在三个层面上识别艺术文本。首先，考虑到角结构对外观和形状的稳健性，使用角点指导角色内部特征的提取。通过这种方式，角点的离散性切断了字符之间的连接，它们的稀疏性改善了背景干扰的稳健性。其次，我们设计了一个字符对比损失，以模拟字符级别的特征，从而改善了字符分类的特征表示。第三，我们利用变形金刚在图像级别上学习全局功能，并在角落跨注意机制的帮助下对角点的全球关系进行建模。此外，我们提供了一个艺术文本数据集来基准表演。实验结果验证了我们提出的方法在艺术文本识别方面的显着优势，并在几个模糊和透视数据集上实现了最先进的性能。

3D重建基于少数学习的新型类别在现实世界中具有吸引力，并吸引了不断增长的研究兴趣。先前的方法主要集中于如何为不同类别设计形状的先验模型。他们在看不见的类别上的表现不是很具竞争力。在本文中，我们提出了一个内存的先验对比网络（MPCN），该网络可以在基于几次学习的3D重建框架中存储形状的先验知识。借助形状记忆，提出了一个多头注意模块以捕获候选形状的不同部分，并将这些部分融合在一起，以指导新型类别的3D重建。此外，我们引入了一种3D吸引的对比学习方法，该方法不仅可以补充内存网络的检索准确性，而且还可以更好地组织下游任务的图像功能。与以前的几次3D重建方法相比，MPCN可以处理类间变异性而无需类别注释。基准合成数据集和Pascal3D+现实世界数据集的实验结果表明，我们的模型的表现明显优于当前的最新方法。

作为反对攻击的最有效的防御方法之一，对抗性训练倾向于学习包容性的决策边界，以提高深度学习模型的鲁棒性。但是，由于沿对抗方向的边缘的大幅度和不必要的增加，对抗性训练会在自然实例和对抗性示例之间引起严重的交叉，这不利于平衡稳健性和自然准确性之间的权衡。在本文中，我们提出了一种新颖的对抗训练计划，以在稳健性和自然准确性之间进行更好的权衡。它旨在学习一个中度包容的决策边界，这意味着决策边界下的自然示例的边缘是中等的。我们称此方案为中等边缘的对抗训练（MMAT），该方案生成更细粒度的对抗示例以减轻交叉问题。我们还利用了经过良好培训的教师模型的逻辑来指导我们的模型学习。最后，MMAT在Black-Box和White-Box攻击下都可以实现高自然的精度和鲁棒性。例如，在SVHN上，实现了最新的鲁棒性和自然精度。

恶意软件是跨越多个操作系统和各种文件格式的计算机的最损害威胁之一。为了防止不断增长的恶意软件的威胁，已经提出了巨大的努力来提出各种恶意软件检测方法，试图有效和有效地检测恶意软件。最近的研究表明，一方面，现有的ML和DL能够卓越地检测新出现和以前看不见的恶意软件。然而，另一方面，ML和DL模型本质上易于侵犯对抗性示例形式的对抗性攻击，这通过略微仔细地扰乱了合法输入来混淆目标模型来恶意地产生。基本上，在计算机视觉领域最初广泛地研究了对抗性攻击，并且一些快速扩展到其他域，包括NLP，语音识别甚至恶意软件检测。在本文中，我们专注于Windows操作系统系列中的便携式可执行文件（PE）文件格式的恶意软件，即Windows PE恶意软件，作为在这种对抗设置中研究对抗性攻击方法的代表性案例。具体而言，我们首先首先概述基于ML / DL的Windows PE恶意软件检测的一般学习框架，随后突出了在PE恶意软件的上下文中执行对抗性攻击的三个独特挑战。然后，我们进行全面和系统的审查，以对PE恶意软件检测以及增加PE恶意软件检测的稳健性的相应防御，对近最新的对手攻击进行分类。我们首先向Windows PE恶意软件检测的其他相关攻击结束除了对抗对抗攻击之外，然后对未来的研究方向和机遇脱落。

我们提出了一种强化学习（RL）方法来计算准静止分布的表达。基于准静止分布的定点配方，我们最大限度地减少了候选分布引起的两个马尔可夫路径分布的KL分配和真正的目标分布。通过梯度下降来解决这一具有挑战性的最小化问题，我们通过引入相应的奖励和价值函数来应用增强学习技术。我们派生了相应的政策梯度定理和设计演员 - 批评算法，以了解最佳解决方案和价值函数。测试有限状态马尔可夫链的数值例子以展示新方法