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.

Deep learning (DL) has become a driving force and has been widely adopted in many domains and applications with competitive performance. In practice, to solve the nontrivial and complicated tasks in real-world applications, DL is often not used standalone, but instead contributes as a piece of gadget of a larger complex AI system. Although there comes a fast increasing trend to study the quality issues of deep neural networks (DNNs) at the model level, few studies have been performed to investigate the quality of DNNs at both the unit level and the potential impacts on the system level. More importantly, it also lacks systematic investigation on how to perform the risk assessment for AI systems from unit level to system level. To bridge this gap, this paper initiates an early exploratory study of AI system risk assessment from both the data distribution and uncertainty angles to address these issues. We propose a general framework with an exploratory study for analyzing AI systems. After large-scale (700+ experimental configurations and 5000+ GPU hours) experiments and in-depth investigations, we reached a few key interesting findings that highlight the practical need and opportunities for more in-depth investigations into AI systems.

最近，我们看到了照片真实的人类建模和渲染的神经进展取得的巨大进展。但是，将它们集成到现有的下游应用程序中的现有网络管道中仍然具有挑战性。在本文中，我们提出了一种全面的神经方法，用于从密集的多视频视频中对人类表演进行高质量重建，压缩和渲染。我们的核心直觉是用一系列高效的神经技术桥接传统的动画网格工作流程。我们首先引入一个神经表面重建器，以在几分钟内进行高质量的表面产生。它与多分辨率哈希编码的截短签名距离场（TSDF）的隐式体积渲染相结合。我们进一步提出了一个混合神经跟踪器来生成动画网格，该网格将明确的非刚性跟踪与自我监督框架中的隐式动态变形结合在一起。前者将粗糙的翘曲返回到规范空间中，而后者隐含的一个隐含物进一步预测了使用4D哈希编码的位移，如我们的重建器中。然后，我们使用获得的动画网格讨论渲染方案，从动态纹理到各种带宽设置下的Lumigraph渲染。为了在质量和带宽之间取得复杂的平衡，我们通过首先渲染6个虚拟视图来涵盖表演者，然后进行闭塞感知的神经纹理融合，提出一个分层解决方案。我们证明了我们方法在各种平台上的各种基于网格的应用程序和照片真实的自由观看体验中的功效，即，通过移动AR插入虚拟人类的表演，或通过移动AR插入真实环境，或带有VR头戴式的人才表演。

视频对象检测（VID）是具有挑战性的，因为对象外观的较高变化以及某些帧中的不同变化。在正面，与静止图像相比，视频的某个框架中的检测可以吸引其他帧的支撑。因此，如何在不同框架上汇总特征对于VID问题至关重要。大多数现有的聚合算法都是针对两阶段探测器定制的。但是，由于两阶段的性质，该类别中的探测器通常在计算上很昂贵。这项工作提出了一种简单而有效的策略来解决上述问题，该策略花费了很高的准确性上的边缘开销。具体而言，我们与传统的两阶段管道不同，我们主张在单阶段检测之后放置区域级别的选择，以避免处理大量的低质量候选者。此外，还构建了一个新的模块来评估目标框架及其参考的关系，并指导聚合。进行了广泛的实验和消融研究，以验证我们的设计功效，并揭示其优于其他最先进的VID方法的优势。我们的基于YOLOX的模型可以实现有希望的性能（例如，在单个2080TI GPU上的Imagenet VID数据集上的30 fps的87.5％AP50）使其对大规模或实时应用程序有吸引力。实现很简单，演示代码和模型已在https://github.com/yuhengsss/yolov上提供。

知识表示和推理（KRR）系统表示知识作为事实和规则的集合。像数据库一样，KRR系统包含有关工业企业，科学和业务等人类活动领域的信息。 KRR可以代表复杂的概念和关系，它们可以以复杂的方式查询和操纵信息。不幸的是，指定必要的知识需要大多数领域专家没有的技能，而专业知识工程师很难找到，因此KRR技术受到了阻碍。一种解决方案可能是从英语文本中提取知识，并且许多作品都尝试这样做（Openseame，Google的吊索等）。不幸的是，目前，从不受限制的自然语言中提取逻辑事实仍然是不准确的，无法用于推理，而限制语言语法（所谓的受控自然语言或CNL）对于用户来说很难学习和使用。然而，与其他方法相比，一些最近基于CNL的方法，例如知识创作逻辑机（KALM）的精度非常高，并且一个自然的问题是可以在多大程度上取消CNL限制。在本文中，我们通过将KALM框架移植到神经自然语言解析器Mstanza来解决这个问题。在这里，我们将注意力限制在创作事实和查询上，因此我们的重点是我们所说的事实英语陈述。在我们的后续工作中将考虑创作其他类型的知识，例如规则。事实证明，基于神经网络的解析器有自己的问题，并且他们犯的错误范围从言论的一部分标记到lemmatization到依赖性错误。我们介绍了许多解决这些问题并测试新系统KALMFL（即，事实语言的KALM）的技术，这些技术表明KALMFL的正确性超过95％。

利用标签相关性对于多标签分类很重要。先前的方法主要通过将标签矩阵转换为具有低升级矩阵分解的潜在标签空间来捕获高阶标签相关性。但是，标签矩阵通常是一个全等级或近似的全级矩阵，使得低级别的分解不合适。此外，在潜在空间中，标签相关性将成为隐式。为此，我们提出了一种简单而有效的方法，以明确描绘高阶标签相关性，同时保持标签矩阵的高级别。此外，我们通过输入的局部几何结构同时估计标签相关性和推断模型参数，以实现相互增强。超过十个基准数据集的比较研究验证了所提出的算法在多标签分类中的有效性。利用的高阶标签相关性与常识在经验上是一致的。我们的代码可在https://github.com/601175936/homi上公开获取。

对象编码和识别对于自主探索，语义场景理解和重新定位等机器人任务至关重要。以前的方法已经尝试了对象或生成用于对象标识的描述符。然而，这种系统仅限于单个视点的“固定”部分对象表示。在机器人探索设置中，由于机器人从多个视点观察对象，因此需要暂时“不断发展”的全局对象表示。此外，鉴于现实世界中未知新颖对象的广泛分布，对象识别过程必须是类无话的。在此上下文中，我们提出了一种新的时间3D对象编码方法，被称为AirObject，以获取基于对象的全局关键点图形的嵌入。具体地，使用跨从基于曲线图的编码方法获得的多个帧的结构信息的时间卷积网络生成全局3D对象嵌入。我们证明AirObject实现了视频对象识别的最先进的性能，并且对严重的遮挡，感知锯齿，视点换档，变形和缩放变换，表现出最先进的单帧和稳健顺序描述符。据我们所知，AirObject是第一个时间对象编码方法之一。

自治机器人经常需要检测“有趣”的场景来决定进一步的探索，或决定哪些数据分享合作。这些方案通常需要快速部署，几乎没有培训数据。事先工作基于来自同一分配的数据考虑“有趣”。相反，我们建议开发一种方法，它在线自动适应环境，以便快速报告有趣的场景。要解决这个问题，我们开发了一种新的翻译不变的视觉记忆，并为长期，短期和在线学习设计了一个三级架构，这使得该系统能够学习人类的体验，环境知识和在线分别适应。借助该系统，我们在地下隧道环境中的最先进的无人监督方法平均达到高度高20％。我们对机器人勘探情景的监督方法表现出相当的性能，显示了我们的方法的功效。我们预计呈现的方法将在机器人有趣的识别勘探任务中发挥重要作用。

动态对象感知的SLAM（DOS）利用对象级信息以在动态环境中启用强大的运动估计。现有方法主要集中于识别和排除优化的动态对象。在本文中，我们表明，基于功能的视觉量大系统也可以通过利用两个观察结果来受益于动态铰接式对象的存在：（1）随着时间的推移，铰接对象的每个刚性部分的3D结构保持一致； （2）同一刚性零件上的点遵循相同的运动。特别是，我们提出了Airdos，这是一种动态的对象感知系统，该系统将刚度和运动限制引入模型铰接对象。通过共同优化相机姿势，对象运动和对象3D结构，我们可以纠正摄像头姿势估计，防止跟踪损失，并为动态对象和静态场景生成4D时空图。实验表明，我们的算法改善了在挑战拥挤的城市环境中的视觉大满贯算法的鲁棒性。据我们所知，Airdos是第一个动态对象感知的大满贯系统，该系统表明可以通过合并动态铰接式对象来改善相机姿势估计。

我们介绍了有关风险分析与自治系统控制之间的联系的历史概述。我们提供两个主要贡献。我们的第一个贡献是提出三个重叠的范式，以对庞大的文献进行分类：最严重的案例，风险中性和风险避免风险的范式。我们考虑对自治系统依赖手头应用的风险进行适当的评估。相比之下，仅使用预期，差异或概率来评估风险是典型的。我们的第二个贡献是统一风险和自治系统的概念。我们通过连接量化和优化从学术领域的系统行为引起的风险的方法来实现这一目标。该调查是高度多学科的。我们包括来自强化学习，随机和健壮的控制理论，运营研究和正式验证的研究。我们描述了基于模型的方法和无模型方法，重点是前者。最后，我们重点介绍了富有成果的领域，以供进一步研究。一个关键方向是将基于风险的模型和无模型的方法融合在一起，以增强系统的实时自适应能力，以改善人类和环境福利。