Automatic diabetic retinopathy (DR) grading based on fundus photography has been widely explored to benefit the routine screening and early treatment. Existing researches generally focus on single-field fundus images, which have limited field of view for precise eye examinations. In clinical applications, ophthalmologists adopt two-field fundus photography as the dominating tool, where the information from each field (i.e.,macula-centric and optic disc-centric) is highly correlated and complementary, and benefits comprehensive decisions. However, automatic DR grading based on two-field fundus photography remains a challenging task due to the lack of publicly available datasets and effective fusion strategies. In this work, we first construct a new benchmark dataset (DRTiD) for DR grading, consisting of 3,100 two-field fundus images. To the best of our knowledge, it is the largest public DR dataset with diverse and high-quality two-field images. Then, we propose a novel DR grading approach, namely Cross-Field Transformer (CrossFiT), to capture the correspondence between two fields as well as the long-range spatial correlations within each field. Considering the inherent two-field geometric constraints, we particularly define aligned position embeddings to preserve relative consistent position in fundus. Besides, we perform masked cross-field attention during interaction to flter the noisy relations between fields. Extensive experiments on our DRTiD dataset and a public DeepDRiD dataset demonstrate the effectiveness of our CrossFiT network. The new dataset and the source code of CrossFiT will be publicly available at https://github.com/FDU-VTS/DRTiD.

LIDC-IDRI数据库是肺癌预测的最流行的基准。但是，通过放射科医生的主观评估，LIDC中的结节可能与病理基础真理具有完全不同的恶性注释，从而引入了标签分配错误，并在培训期间引起了后续的监督偏见。因此，LIDC数据库需要更多的客观标签来基于学习的癌症预测。基于一个额外的小数据集，该数据集包含通过病理检查诊断的180个结节，我们建议重新标记LIDC数据，以减轻对此强大基准测试的原始注释偏差的影响。我们在本文中证明，基于度量学习的类似结节检索提供新标签将是一种有效的重新标记策略。对这些重新标记的LIDC结节进行的培训可改善模型性能，当添加不确定的结节的新标签时，这将增强。我们进一步推断出，重新标记的LIDC是最终的良好肺癌预测的方便方法，同时构建大型病理预处理的结节数据库提供了长期解决方案。

在本文中，我们提出了端到端的水疗形式，以从单个阴影图像中恢复无阴影的图像。与需要两个步骤进行阴影检测然后再删除阴影的传统方法不同，Spa-Former将这些步骤统一为一个，这是一个单阶段网络，能够直接学习阴影和无阴影之间的映射功能，不需要一个单独的阴影检测。因此，SPA形式适应于实际图像去阴影，以适应投影在不同语义区域上的阴影。SPA形式由变压器层和一系列关节傅立叶变压残留块和两轮关节空间注意力组成。本文中的网络能够在达到非常快速的处理效率的同时处理任务。我们的代码在https://github.com/ zhangbaijin/spatial-transformer-shadow-removal上重新发布

低成本单眼的3D对象检测在自主驾驶中起着基本作用，而其精度仍然远非令人满意。在本文中，我们挖掘了3D对象检测任务，并将其重构为对象本地化和外观感知的子任务，这有​​利于整个任务的互惠信息的深度挖掘。我们介绍了一个名为DFR-Net的动态特征反射网络，其中包含两种新的独立模块：（i）首先将任务特征分开的外观定位特征反射模块（ALFR），然后自相互反映互核特征; （ii）通过自学习方式自适应地重建各个子任务的培训过程的动态内部交易模块（DIT）。关于挑战基蒂数据集的广泛实验证明了DFR网的有效性和泛化。我们在基蒂测试集中的所有单眼3D对象探测器中排名第一（直到2021年3月16日）。所提出的方法在许多尖端的3D检测框架中也容易在较忽略的成本下以忽略的成本来播放。该代码将公开可用。

由于LIDAR传感器捕获的精确深度信息缺乏准确的深度信息，单眼3D对象检测是一个关键而挑战的自主驾驶任务。在本文中，我们提出了一种立体引导的单目3D对象检测网络，称为SGM3D，其利用立体图像提取的鲁棒3D特征来增强从单眼图像中学到的特征。我们创新地研究了多粒度域适配模块（MG-DA）以利用网络的能力，以便仅基于单手套提示产生立体模拟功能。利用粗均衡特征级以及精细锚级域适配，以引导单眼分支。我们介绍了一个基于IOO匹配的对齐模块（iou-ma），用于立体声和单眼域之间的对象级域适应，以减轻先前阶段中的不匹配。我们对最具挑战性的基蒂和Lyft数据集进行了广泛的实验，并实现了新的最先进的性能。此外，我们的方法可以集成到许多其他单眼的方法中以提高性能而不引入任何额外的计算成本。

与可见的摄像机不同的是逐帧记录强度图像的可见摄像机，生物学启发的事件摄像头会产生一系列的异步和稀疏事件，并且延迟较低。在实践中，可见的摄像机可以更好地感知纹理细节和慢动作，而事件摄像机可以没有运动模糊并具有更大的动态范围，从而使它们能够在快速运动和低照明下良好地工作。因此，两个传感器可以相互合作以实现更可靠的对象跟踪。在这项工作中，我们提出了一个大规模可见事件基准（称为Visevent），因为缺乏针对此任务的现实和缩放数据集。我们的数据集由在低照明，高速和背景混乱场景下捕获的820个视频对组成，并将其分为训练和测试子集，每个培训和测试子集分别包含500和320个视频。基于Visevent，我们通过将当前的单模式跟踪器扩展到双模式版本，将事件流转换为事件图像，并构建30多种基线方法。更重要的是，我们通过提出跨模式变压器来进一步构建一种简单但有效的跟踪算法，以在可见光和事件数据之间实现更有效的功能融合。对拟议的Visevent数据集（FE108）和两个模拟数据集（即OTB-DVS和fot-DVS）进行了广泛的实验，验证了我们模型的有效性。数据集和源代码已在我们的项目页面上发布：\ url {https://sites.google.com/view/viseventtrack/}。

最近对知识蒸馏的研究发现，组合来自多位教师或学生的“黑暗知识”是有助于为培训创造更好的软目标，但以更大的计算和/或参数的成本为本。在这项工作中，我们通过在同一批量中传播和集合其他样本的知识来提供批处理知识合奏（烘焙）以生产用于锚固图像的精细柔软目标。具体地，对于每个感兴趣的样本，根据采样间的亲和力加权知识的传播，其与当前网络一起估计。然后可以集合传播的知识以形成更好的蒸馏靶。通过这种方式，我们的烘焙框架只通过单个网络跨多个样本进行在线知识。与现有知识合并方法相比，它需要最小的计算和内存开销。广泛的实验表明，轻质但有效的烘烤始终如一地提升多个数据集上各种架构的分类性能，例如，在想象网上的显着+ 0.7％的VINE-T的增益，只有+ 1.5％计算开销和零附加参数。烘焙不仅改善了Vanilla基线，还超越了所有基准的单一网络最先进。

自行车分享系统（BSSS）在全球越来越受欢迎，并引起了广泛的研究兴趣。本文研究了BSSS中的需求预测问题。空间和时间特征对于BSSS的需求预测至关重要，但提取了时尚动态的需求是挑战性的。另一个挑战是捕捉时空动力学和外部因素之间的关系，例如天气，一周和一天时间。为了解决这些挑战，我们提出了一个名为MSTF-Net的多个时空融合网络。 MSTF-Net由多个时空块组成：3D卷积网络（3D-CNN）块，Eidetic 3D卷积长短短期存储网络（E3D-LSTM）块，以及完全连接的（FC）块。具体地，3D-CNN嵌段突出显示在每个片段中提取短期时空依赖（即，亲近，期间和趋势）; E3D-LSTM块进一步提取对所有碎片的长期时空依赖; FC块提取外部因素的非线性相关性。最后，融合E3D-LSTM和FC块的潜在表示以获得最终预测。对于两个现实世界数据集，显示MSTF-Net优于七种最先进的模型。

The lack of efficient segmentation methods and fully-labeled datasets limits the comprehensive assessment of optical coherence tomography angiography (OCTA) microstructures like retinal vessel network (RVN) and foveal avascular zone (FAZ), which are of great value in ophthalmic and systematic diseases evaluation. Here, we introduce an innovative OCTA microstructure segmentation network (OMSN) by combining an encoder-decoder-based architecture with multi-scale skip connections and the split-attention-based residual network ResNeSt, paying specific attention to OCTA microstructural features while facilitating better model convergence and feature representations. The proposed OMSN achieves excellent single/multi-task performances for RVN or/and FAZ segmentation. Especially, the evaluation metrics on multi-task models outperform single-task models on the same dataset. On this basis, a fully annotated retinal OCTA segmentation (FAROS) dataset is constructed semi-automatically, filling the vacancy of a pixel-level fully-labeled OCTA dataset. OMSN multi-task segmentation model retrained with FAROS further certifies its outstanding accuracy for simultaneous RVN and FAZ segmentation.

在本文中，我们将解决方案介绍给Muse-Humor的多模式情感挑战（MUSE）2022的邮件，库穆尔人子挑战的目标是发现幽默并从德国足球馆的视听录音中计算出AUC新闻发布会。它是针对教练表现出的幽默的注释。对于此子挑战，我们首先使用变压器模块和BilstM模块构建一个判别模型，然后提出一种混合融合策略，以使用每种模式的预测结果来提高模型的性能。我们的实验证明了我们提出的模型和混合融合策略对多模式融合的有效性，并且我们在测试集中提出的模型的AUC为0.8972。