Given sufficient training data on the source domain, cross-domain few-shot learning (CD-FSL) aims at recognizing new classes with a small number of labeled examples on the target domain. The key to addressing CD-FSL is to narrow the domain gap and transferring knowledge of a network trained on the source domain to the target domain. To help knowledge transfer, this paper introduces an intermediate domain generated by mixing images in the source and the target domain. Specifically, to generate the optimal intermediate domain for different target data, we propose a novel target guided dynamic mixup (TGDM) framework that leverages the target data to guide the generation of mixed images via dynamic mixup. The proposed TGDM framework contains a Mixup-3T network for learning classifiers and a dynamic ratio generation network (DRGN) for learning the optimal mix ratio. To better transfer the knowledge, the proposed Mixup-3T network contains three branches with shared parameters for classifying classes in the source domain, target domain, and intermediate domain. To generate the optimal intermediate domain, the DRGN learns to generate an optimal mix ratio according to the performance on auxiliary target data. Then, the whole TGDM framework is trained via bi-level meta-learning so that TGDM can rectify itself to achieve optimal performance on target data. Extensive experimental results on several benchmark datasets verify the effectiveness of our method.

扩散MRI拖拉术是一种先进的成像技术，可实现大脑白质连接的体内映射。白质拟层将拖拉机分类为簇或解剖学上有意义的区域。它可以量化和可视化全脑拖拉学。当前，大多数拟层方法都集中在深白质（DWM）上，而由于其复杂性，更少的方法解决了浅表白质（SWM）。我们提出了一种新型的两阶段深度学习的框架，即浅表白质分析（SUPWMA​​），该框架对全脑拖拉机的198个SWM簇进行了有效且一致的分析。一个基于点云的网络适应了我们的SWM分析任务，并且监督的对比度学习可以在SWM的合理流线和离群值之间进行更多的歧视性表示。我们在大规模拖拉机数据集上训练模型，包括来自标签的SWM簇和解剖学上难以置信的流线样本的简化样品，我们对六个不同年龄和健康状况的独立获取的数据集进行测试（包括新生儿和具有空间型脑肿瘤的患者） ）。与几种最先进的方法相比，SupWMA在所有数据集上获得了高度一致，准确的SWM分析结果，在整个健康和疾病的寿命中都良好的概括。另外，SUPWMA​​的计算速度比其他方法快得多。

白质图微观结构已显示出影响认知表现的神经心理学评分。但是，尚未尝试从白质图数据中预测这些分数。在本文中，我们提出了一个基于深度学习的框架，用于使用从扩散磁共振成像（DMRI）片段估计的微观结构测量结果进行神经心理学评分的预测，该框架的重点是基于接受语言的关键纤维纤维小道的接受性词汇评估任务的性能弓形筋膜（AF）。我们直接利用来自纤维道中所有点的信息，而无需按照传统上沿着光纤的平均数据进行扩散MRI Tractometry方法所要求的。具体而言，我们将AF表示为点云，每个点都有微观结构测量，从而可以采用基于点的神经网络。我们通过拟议的配对 - 塞亚姆损失来改善预测性能，该损失利用了有关连续神经心理学评分之间差异的信息。最后，我们提出了一种关键区域定位（CRL）算法来定位包含对预测结果有很大贡献的点的信息解剖区域。我们的方法对来自人类Connectome项目数据集的806名受试者的数据进行了评估。结果表明，与基线方法相比，神经心理评分的预测表现优异。我们发现，AF中的关键区域在受试者之间非常一致，额叶皮质区域的强大贡献最多（即，尾部中间额叶，pars opercularis和pars triangularis）与关键区域有着强烈的影响用于语言过程。

白质纤维聚类（WMFC）是白质细胞的重要策略，可以对健康和疾病中的白质连接进行定量分析。 WMFC通常以无监督的方式进行，而无需标记地面真相数据。尽管广泛使用的WMFC方法使用经典的机器学习技术显示出良好的性能，但深度学习的最新进展揭示了朝着快速有效的WMFC方向发展。在这项工作中，我们为WMFC，深纤维聚类（DFC）提出了一个新颖的深度学习框架，该框架解决了无监督的聚类问题，作为具有特定领域的借口任务，以预测成对的光纤距离。这使纤维表示能够在WMFC中学习已知的挑战，即聚类的敏感性对沿纤维的点排序的敏感性。我们设计了一种新颖的网络体系结构，该网络体系结构代表输入纤维作为点云，并允许从灰质拟合中纳入其他输入信息来源。因此，DFC利用有关白质纤维几何形状和灰质解剖结构的组合信息来改善纤维簇的解剖相干性。此外，DFC通过拒绝簇分配概率低的纤维来以自然方式进行异常去除。我们评估了三个独立获取的队列的DFC，包括来自220名性别，年龄（年轻和老年人）的220名个人的数据，以及不同的健康状况（健康对照和多种神经精神疾病）。我们将DFC与几种最先进的WMFC算法进行比较。实验结果表明，DFC在集群紧凑，泛化能力，解剖相干性和计算效率方面的表现出色。

$ k $ -means集群是各学科的基本问题。此问题是非核解，并且标准算法仅保证找到本地最佳算法。利用[1]的本地解决方案的结构，我们提出了一种用于逃离不良局部解决方案并恢复全球解决方案（或地面真理）的一般算法框架。该框架包括迭代：（i）在本地解决方案中检测MIS指定的群集，并通过非本地操作来改进当前本地解决方案。我们讨论这些步骤的实施，并阐明所提出的框架如何从几何视角统一文献中的k $ -means算法的变体。此外，我们介绍了所提出的框架的两个自然扩展，其中初始数量的群集被遗漏。我们为我们的方法提供了理论理的理由，这是通过广泛的实验证实的。

低秩矩阵恢复的现有结果在很大程度上专注于二次损失，这享有有利的性质，例如限制强的强凸/平滑度（RSC / RSM）以及在所有低等级矩阵上的良好调节。然而，许多有趣的问题涉及更一般，非二次损失，这不满足这些属性。对于这些问题，标准的非耦合方法，例如秩约为秩约为预定的梯度下降（A.K.A.迭代硬阈值）和毛刺蒙特罗分解可能具有差的经验性能，并且没有令人满意的理论保证了这些算法的全球和快速收敛。在本文中，我们表明，具有非二次损失的可证实低级恢复中的关键组成部分是规律性投影oracle。该Oracle限制在适当的界限集中迭代到低级矩阵，损耗功能在其上表现良好并且满足一组近似RSC / RSM条件。因此，我们分析配备有这样的甲骨文的（平均）投影的梯度方法，并证明它在全球和线性地收敛。我们的结果适用于广泛的非二次低级估计问题，包括一个比特矩阵感测/完成，个性化排名聚集，以及具有等级约束的更广泛的广义线性模型。

Structure-guided image completion aims to inpaint a local region of an image according to an input guidance map from users. While such a task enables many practical applications for interactive editing, existing methods often struggle to hallucinate realistic object instances in complex natural scenes. Such a limitation is partially due to the lack of semantic-level constraints inside the hole region as well as the lack of a mechanism to enforce realistic object generation. In this work, we propose a learning paradigm that consists of semantic discriminators and object-level discriminators for improving the generation of complex semantics and objects. Specifically, the semantic discriminators leverage pretrained visual features to improve the realism of the generated visual concepts. Moreover, the object-level discriminators take aligned instances as inputs to enforce the realism of individual objects. Our proposed scheme significantly improves the generation quality and achieves state-of-the-art results on various tasks, including segmentation-guided completion, edge-guided manipulation and panoptically-guided manipulation on Places2 datasets. Furthermore, our trained model is flexible and can support multiple editing use cases, such as object insertion, replacement, removal and standard inpainting. In particular, our trained model combined with a novel automatic image completion pipeline achieves state-of-the-art results on the standard inpainting task.

In this work, we present a dense tracking and mapping system named Vox-Fusion, which seamlessly fuses neural implicit representations with traditional volumetric fusion methods. Our approach is inspired by the recently developed implicit mapping and positioning system and further extends the idea so that it can be freely applied to practical scenarios. Specifically, we leverage a voxel-based neural implicit surface representation to encode and optimize the scene inside each voxel. Furthermore, we adopt an octree-based structure to divide the scene and support dynamic expansion, enabling our system to track and map arbitrary scenes without knowing the environment like in previous works. Moreover, we proposed a high-performance multi-process framework to speed up the method, thus supporting some applications that require real-time performance. The evaluation results show that our methods can achieve better accuracy and completeness than previous methods. We also show that our Vox-Fusion can be used in augmented reality and virtual reality applications. Our source code is publicly available at https://github.com/zju3dv/Vox-Fusion.

虚拟内容创建和互动在现代3D应用中起着重要作用，例如AR和VR。从真实场景中恢复详细的3D模型可以显着扩大其应用程序的范围，并在计算机视觉和计算机图形社区中进行了数十年的研究。我们提出了基于体素的隐式表面表示Vox-Surf。我们的Vox-Surf将空间分为有限的体素。每个体素将几何形状和外观信息存储在其角顶点。 Vox-Surf得益于从体素表示继承的稀疏性，几乎适用于任何情况，并且可以轻松地从多个视图图像中训练。我们利用渐进式训练程序逐渐提取重要体素，以进一步优化，以便仅保留有效的体素，从而大大减少了采样点的数量并增加了渲染速度。细素还可以视为碰撞检测的边界量。该实验表明，与其他方法相比，Vox-Surf表示可以学习精致的表面细节和准确的颜色，并以更少的记忆力和更快的渲染速度来学习。我们还表明，Vox-Surf在场景编辑和AR应用中可能更实用。

深层图像介绍取得了令人印象深刻的进步，随着图像产生和处理算法的最新进展。我们声称，可以通过生成的结构和纹理更好地判断介入算法的性能。结构是指孔中生成的对象边界或新的几何结构，而纹理是指高频细节，尤其是在结构区域内填充的人造重复模式。我们认为，更好的结构通常是从基于粗糙的GAN的发电机网络中获得的，而如今重复模式可以通过最新的高频快速快速傅立叶卷积层进行更好的建模。在本文中，我们提出了一个新颖的介绍网络，结合了这两种设计的优势。因此，我们的模型具有出色的视觉质量，可以匹配结构生成和使用单个网络重复纹理合成的最新性能。广泛的实验证明了该方法的有效性，我们的结论进一步突出了图像覆盖质量，结构和纹理的两个关键因素，即未来的设计方向。