Reference-based Super-Resolution (Ref-SR) has recently emerged as a promising paradigm to enhance a low-resolution (LR) input image or video by introducing an additional high-resolution (HR) reference image. Existing Ref-SR methods mostly rely on implicit correspondence matching to borrow HR textures from reference images to compensate for the information loss in input images. However, performing local transfer is difficult because of two gaps between input and reference images: the transformation gap (e.g., scale and rotation) and the resolution gap (e.g., HR and LR). To tackle these challenges, we propose C2-Matching in this work, which performs explicit robust matching crossing transformation and resolution. 1) To bridge the transformation gap, we propose a contrastive correspondence network, which learns transformation-robust correspondences using augmented views of the input image. 2) To address the resolution gap, we adopt teacher-student correlation distillation, which distills knowledge from the easier HR-HR matching to guide the more ambiguous LR-HR matching. 3) Finally, we design a dynamic aggregation module to address the potential misalignment issue between input images and reference images. In addition, to faithfully evaluate the performance of Reference-based Image Super-Resolution under a realistic setting, we contribute the Webly-Referenced SR (WR-SR) dataset, mimicking the practical usage scenario. We also extend C2-Matching to Reference-based Video Super-Resolution task, where an image taken in a similar scene serves as the HR reference image. Extensive experiments demonstrate that our proposed C2-Matching significantly outperforms state of the arts on the standard CUFED5 benchmark and also boosts the performance of video SR by incorporating the C2-Matching component into Video SR pipelines.

Breast cancer is one of the common cancers that endanger the health of women globally. Accurate target lesion segmentation is essential for early clinical intervention and postoperative follow-up. Recently, many convolutional neural networks (CNNs) have been proposed to segment breast tumors from ultrasound images. However, the complex ultrasound pattern and the variable tumor shape and size bring challenges to the accurate segmentation of the breast lesion. Motivated by the selective kernel convolution, we introduce an enhanced selective kernel convolution for breast tumor segmentation, which integrates multiple feature map region representations and adaptively recalibrates the weights of these feature map regions from the channel and spatial dimensions. This region recalibration strategy enables the network to focus more on high-contributing region features and mitigate the perturbation of less useful regions. Finally, the enhanced selective kernel convolution is integrated into U-net with deep supervision constraints to adaptively capture the robust representation of breast tumors. Extensive experiments with twelve state-of-the-art deep learning segmentation methods on three public breast ultrasound datasets demonstrate that our method has a more competitive segmentation performance in breast ultrasound images.

在计算机视觉和图形社区中，长期以来，现实的生成面部视频综合一直是追求。但是，现有的视频生成方法倾向于产生具有漂移的面部身份和不自然运动的低质量框架。为了应对这些挑战，我们提出了一个名为stylefacev的原则框架，该框架生产具有生动动作的高保真身份的面部视频。我们的核心洞察力是分解外观并构成信息，并在StyleGan3的潜在空间中重新组装它们，以产生稳定而动态的结果。具体而言，stylegan3为高保真的面部图像生成提供了强大的先验，但潜在空间本质上是纠缠的。通过仔细检查其潜在特性，我们提出了分解和重组设计，从而可以使面部外观和运动的结合结合在一起。此外，依赖时间依赖的模型是建立在分解的潜在特征的基础上的，并示例了能够生成现实且具有时间连贯的面部视频的合理运动序列。特别是，我们的管道对静态图像和高质量视频数据的联合培训策略进行了培训，该策略具有更高的数据效率。广泛的实验表明，我们的框架可以在定性和定量上实现最先进的视频生成。值得注意的是，即使没有高分辨率培训视频，StyleFacev也能够生成现实$ 1024 \ times1024 $面对视频。

病理学家需要结合不同染色病理切片的信息，以获得准确的诊断结果。可变形图像配准是融合多模式病理切片的必要技术。本文提出了一个基于混合特征的基于特征的可变形图像登记框架，用于染色的病理样品。我们首先提取密集的特征点，并通过两个深度学习功能网络执行匹配点。然后，为了进一步减少虚假匹配，提出了一种结合隔离森林统计模型和局部仿射校正模型的异常检测方法。最后，插值方法基于上述匹配点生成用于病理图像注册的DVF。我们在非刚性组织学图像注册（ANHIR）挑战的数据集上评估了我们的方法，该挑战与IEEE ISBI 2019会议共同组织。我们的技术的表现使传统方法的平均水平注册目标误差（RTRE）达到0.0034。所提出的方法实现了最先进的性能，并在评估测试数据集时将其排名1。提出的基于特征的混合特征的注册方法可能会成为病理图像注册的可靠方法。

知识图嵌入（KGE）的有效性在很大程度上取决于建模固有关系模式和映射属性的能力。但是，现有方法只能以不足的建模能力捕获其中的一些。在这项工作中，我们提出了一个名为House的更强大的KGE框架，该框架涉及基于两种家庭转换的新型参数化：（1）住户旋转以实现建模关系模式的较高能力；（2）处理复杂关系映射属性的住户预测。从理论上讲，房屋能够同时建模关键的关系模式和映射属性。此外，房屋是对现有基于旋转的模型的概括，同时将旋转扩展到高维空间。从经验上讲，House在五个基准数据集上实现了新的最新性能。我们的代码可在https://github.com/anrep/house上找到。

过去几年的技术创新的巨大浪潮，标志着AI技术的进展，是深刻的重塑行业和社会。然而，在路上，一个关键的挑战等待着我们，即我们满足快速增长的情景的能力的能力受到收购培训数据的成本的严重限制。由于主流学习范式的局限性，这一困难的局面是基于主流学习范式的局限性：我们需要根据大量注释的数据以及通常从头来训练每个新场景的新模型。在解决这一基本问题时，我们超越并开发一个名为实习生的新学习范式。通过在多个阶段的来自多个来源的监控信号学习，培训的模型将产生强大的相互性。我们在26个众所周知的数据集中评估我们的模型，该数据集涵盖计算机视觉中的四类任务。在大多数情况下，我们的模型仅适用于目标域中的培训数据的10％，始终以完整的数据培训的对应物，通常由显着的边距。这是一个重要前景的重要一步，其中具有一般视觉能力的这种模型可以大大降低对数据的依赖，从而加速通过AI技术的采用。此外，围绕我们的新范式旋转，我们还介绍了一个新的数据系统，新的架构和新的基准，以及一起形成一般愿景生态系统，以开放和包容性的方式支持其未来的发展。

建议中的用户项交互可以自然地将其作为用户项二分钟图。鉴于图形表示学习中图形神经网络（GNN）的成功，已提出基于GNN的C方法来推进推荐系统。这些方法通常根据学习的用户和项目嵌入式提出建议。但是，我们发现它们不会在真实建议中表现出很常见的稀疏稀疏用户项目图。因此，在这项工作中，我们介绍了一种新颖的视角，以建立基于GNN的CF方法，了解建议的框架局部图协作滤波（LGCF）。 LGCF的一个关键优势在于它不需要为每个用户和项目学习嵌入，这在稀疏方案中具有挑战性。或者，LGCF旨在将有用的CF信息编码为本地化的图表并基于这些图形提出建议。关于各种数据集的广泛实验验证了LGCF的有效性，尤其是稀疏场景。此外，经验结果表明LGCF为基于嵌入的CF模型提供了互补信息，该模型可用于提高推荐性能。

我们为视频中的无监督对象细分提出了一种简单而强大的方法。我们引入了一个目标函数，其最小值代表输入序列上主要显着对象的掩码。它仅依赖于独立的图像特征和光流，可以使用现成的自我监督方法获得。它以序列的长度缩放，不需要超级像素或稀疏，并且在没有任何特定培训的情况下将其推广到不同的数据集。该目标函数实际上可以从应用于整个视频的光谱群集形式得出。我们的方法通过标准基准（Davis2016，segtrack-v2，fbms59）实现了PAR的性能，同时在概念上且实际上更简单。代码可从https://ponimatkin.github.io/ssl-vos获得。

估计没有先验知识的新对象的相对姿势是一个困难的问题，而它是机器人技术和增强现实中非常需要的能力。我们提出了一种方法，可以在训练图像和对象的3D几何形状都没有可用时跟踪对象中对象的6D运动。因此，与以前的作品相反，我们的方法可以立即考虑开放世界中的未知对象，而无需任何先前的信息或特定的培训阶段。我们考虑两个架构，一个基于两个帧，另一个依赖于变压器编码器，它们可以利用任意数量的过去帧。我们仅使用具有域随机化的合成渲染训练架构。我们在具有挑战性的数据集上的结果与以前需要更多信息的作品（训练目标对象，3D模型和/或深度数据的培训图像）相当。我们的源代码可从https://github.com/nv-nguyen/pizza获得

随着越来越多的大规模数据集可用于培训，近年来，视觉跟踪取得了长足的进步。但是，该领域的当前研究主要集中在跟踪通用对象上。在本文中，我们介绍了tsfmo，这是\ textbf {t} racking \ textbf {s} mall和\ textbf {f} ast \ textbf {m} oving \ textbf {o textbf {o} bignts的基准。该基准旨在鼓励研究为这项具有挑战性的任务开发新颖和准确的方法。 TSFMO由250个序列组成，总共约有50k帧。这些序列中的每个帧都用边界框仔细和手动注释。据我们所知，TSFMO是第一个致力于跟踪小型和快速移动物体的基准，尤其是与运动相关的对象。为了了解现有方法的性能并为TSFMO的未来研究提供比较，我们广泛评估了基准上的20个最先进的跟踪器。评估结果表明，需要更多的精力来改善跟踪小型和快速移动的物体。此外，为了鼓励未来的研究，我们提出了一种新颖的跟踪器S-keptrack，它超过了所有20种评估的方法。通过释放TSFMO，我们希望促进未来的研究和应用小型和快速移动对象的应用。 \ url {https://github.com/codeofgithub/s-keeptrack}可用TSFMO和评估结果以及S-KeepTrack。