Task-oriented dialog(TOD) aims to assist users in achieving specific goals through multi-turn conversation. Recently, good results have been obtained based on large pre-trained models. However, the labeled-data scarcity hinders the efficient development of TOD systems at scale. In this work, we constructed a weakly supervised dataset based on a teacher/student paradigm that leverages a large collection of unlabelled dialogues. Furthermore, we built a modular dialogue system and integrated coarse-to-fine grained classification for user intent detection. Experiments show that our method can reach the dialog goal with a higher success rate and generate more coherent responses.

最近快速的任意形状的文本检测已成为一个有吸引力的研究主题。但是，大多数现有方法都是非实时的，这可能在智能系统中缺少。尽管提出了一些实时文本方法，但检测精度远远落后于非实时方法。为了同时提高检测精度和速度，我们提出了一种新颖的快速准确的文本检测框架，即CM-NET，基于新的文本表示方法和多透视特征（MPF）模块构造。前者可以以高效且坚固的方式通过同心掩模（cm）拟合任意形状的文本轮廓。后者鼓励网络从多个角度来了解更多厘米相关的鉴别特征，并没有提供额外的计算成本。受益于CM和MPF的优点，所提出的CM-Net只需要预测一个CM的文本实例来重建文本轮廓，并与先前的作品相比，在检测精度和速度之间实现最佳平衡。此外，为了确保有效地学习多视角特征，提出了多因素约束损耗。广泛的实验证明了所提出的CM是有效且稳健的拟合任意形状的文本实例，并且还验证了MPF的有效性和对鉴别文本特征识别的影响损失。此外，实验结果表明，所提出的CM-Net优于现有的现有最先进的（SOTA）实时文本检测方法，其均以MSRA-TD500，CTW1500，总文和ICDAR2015的检测速度和准确性。数据集。

Equipping predicted segmentation with calibrated uncertainty is essential for safety-critical applications. In this work, we focus on capturing the data-inherent uncertainty (aka aleatoric uncertainty) in segmentation, typically when ambiguities exist in input images. Due to the high-dimensional output space and potential multiple modes in segmenting ambiguous images, it remains challenging to predict well-calibrated uncertainty for segmentation. To tackle this problem, we propose a novel mixture of stochastic experts (MoSE) model, where each expert network estimates a distinct mode of the aleatoric uncertainty and a gating network predicts the probabilities of an input image being segmented in those modes. This yields an efficient two-level uncertainty representation. To learn the model, we develop a Wasserstein-like loss that directly minimizes the distribution distance between the MoSE and ground truth annotations. The loss can easily integrate traditional segmentation quality measures and be efficiently optimized via constraint relaxation. We validate our method on the LIDC-IDRI dataset and a modified multimodal Cityscapes dataset. Results demonstrate that our method achieves the state-of-the-art or competitive performance on all metrics.

Earth observation, aiming at monitoring the state of planet Earth using remote sensing data, is critical for improving our daily lives and living environment. With a growing number of satellites in orbit, an increasing number of datasets with diverse sensors and research domains are being published to facilitate the research of the remote sensing community. In this paper, we present a comprehensive review of more than 400 publicly published datasets, including applications like land use/cover, change/disaster monitoring, scene understanding, agriculture, climate change, and weather forecasting. We systematically analyze these Earth observation datasets with respect to five aspects volume, bibliometric analysis, resolution distributions, research domains, and the correlation between datasets. Based on the dataset attributes, we propose to measure, rank, and select datasets to build a new benchmark for model evaluation. Furthermore, a new platform for Earth observation, termed EarthNets, is released as a means of achieving a fair and consistent evaluation of deep learning methods on remote sensing data. EarthNets supports standard dataset libraries and cutting-edge deep learning models to bridge the gap between the remote sensing and machine learning communities. Based on this platform, extensive deep learning methods are evaluated on the new benchmark. The insightful results are beneficial to future research. The platform and dataset collections are publicly available at https://earthnets.github.io/.

我们提出了第一个统一的框架Unicolor，以支持多种方式的着色，包括无条件和条件性的框架，例如中风，示例，文本，甚至是它们的混合。我们没有为每种类型的条件学习单独的模型，而是引入了一个两阶段的着色框架，以将各种条件纳入单个模型。在第一阶段，多模式条件将转换为提示点的共同表示。特别是，我们提出了一种基于剪辑的新方法，将文本转换为提示点。在第二阶段，我们提出了一个基于变压器的网络，该网络由Chroma-vqgan和Hybrid-Transformer组成，以生成以提示点为条件的多样化和高质量的着色结果。定性和定量比较都表明，我们的方法在每种控制方式中都优于最先进的方法，并进一步实现了以前不可行的多模式着色。此外，我们设计了一个交互式界面，显示了我们统一框架在实际用法中的有效性，包括自动着色，混合控制着色，局部再现和迭代色彩编辑。我们的代码和型号可在https://luckyhzt.github.io/unicolor上找到。

跳过连接是编码器网络中的基本单元，能够改善神经网络的特征宣传。但是，大多数带有跳过连接的方法仅连接了编码器和解码器中相同分辨率的连接功能，这忽略了编码器中的信息损失，而图层的进度更深。为了利用编码器较浅层中特征的信息损失，我们提出了一个完整的跳过连接网络（FSCN），以实现单眼深度估计任务。此外，要更接近跳过连接中的功能，我们提出了一个自适应串联模块（ACM）。此外，我们对FSCN和FSCN的室内和室内数据集（即Kitti Dataste和NYU DEPTH DATASET）进行了广泛的实验。

感知环境是实现合作驾驶自动化（CDA）的最基本关键之一，该关键被认为是解决当代运输系统的安全性，流动性和可持续性问题的革命性解决方案。尽管目前在计算机视觉的物体感知领域正在发生前所未有的进化，但由于不可避免的物理遮挡和单辆车的接受程度有限，最先进的感知方法仍在与复杂的现实世界流量环境中挣扎系统。基于多个空间分离的感知节点，合作感知（CP）诞生是为了解锁驱动自动化的感知瓶颈。在本文中，我们全面审查和分析了CP的研究进度，据我们所知，这是第一次提出统一的CP框架。审查了基于不同类型的传感器的CP系统的体系结构和分类学，以显示对CP系统的工作流程和不同结构的高级描述。对节点结构，传感器模式和融合方案进行了审查和分析，并使用全面的文献进行了详细的解释。提出了分层CP框架，然后对现有数据集和模拟器进行审查，以勾勒出CP的整体景观。讨论重点介绍了当前的机会，开放挑战和预期的未来趋势。

具有很少带注释的样本的训练语义分割模型在各种现实世界中具有巨大的潜力。对于少数拍摄的分段任务，主要的挑战是如何准确地测量使用有限的培训数据之间的支持样本和查询样品之间的语义对应关系。为了解决这个问题，我们建议用可变形的4D变压器汇总可学习的协方差矩阵，以有效预测分割图。具体而言，在这项工作中，我们首先设计了一种新颖的艰难示例挖掘机制，以学习高斯过程的协方差内核。在对应测量中，学到的协方差内核函数比现有基于余弦相似性的方法具有很大的优势。基于学到的协方差内核，设计有效的双重变形4D变压器模块旨在适应骨料特征相似性图中的分割结果。通过组合这两种设计，提出的方法不仅可以在公共基准测试上设置新的最新性能，而且比现有方法更快地收敛。三个公共数据集的实验证明了我们方法的有效性。

视觉变压器（VIT）最近在一系列计算机视觉任务中占据了主导地位，但训练数据效率低下，局部语义表示能力较低，而没有适当的电感偏差。卷积神经网络（CNNS）固有地捕获了区域感知语义，激发了研究人员将CNN引入VIT的架构中，以为VIT提供理想的诱导偏见。但是，嵌入在VIT中的微型CNN实现的位置是否足够好？在本文中，我们通过深入探讨混合CNNS/VIT的宏观结构如何增强层次VIT的性能。特别是，我们研究了令牌嵌入层，别名卷积嵌入（CE）的作用，并系统地揭示了CE如何在VIT中注入理想的感应偏置。此外，我们将最佳CE配置应用于最近发布的4个最先进的Vits，从而有效地增强了相应的性能。最后，释放了一个有效的混合CNN/VIT家族，称为CETNET，可以用作通用的视觉骨架。具体而言，CETNET在Imagenet-1K上获得了84.9％的TOP-1准确性（从头开始训练），可可基准上的48.6％的盒子地图和ADE20K上的51.6％MIOU，从而显着提高了相应的最新态度的性能。艺术基线。

在本文中，我们提出了一个可靠的控制器，该控制器在真正的盲人四足机器人上实现了自然且稳定的快速运动。只有本体感受信息，四足机器人的身体长度最大速度可以移动10倍，并且具有通过各种复杂地形的能力。通过无模型的强化学习，在模拟环境中训练控制器。在本文中，拟议的宽松邻里控制体系结构不仅保证了学习率，而且还获得了一个易于转移到真正四倍的机器人的动作网络。我们的研究发现，训练过程中存在数据对称性损失的问题，这导致学习控制器在左右对称的四倍体机器人结构上的性能不平衡，并提出了一个镜像世界神经网络来解决性能问题。由Mirror-World网络组成的学习控制器可以使机器人具有出色的反扰动能力。训练架构中没有使用特定的人类知识，例如脚部轨迹发生器。学识渊博的控制器可以协调机器人的步态频率和运动速度，并且与人工设计的控制器相比，运动模式更自然，更合理。我们的控制器具有出色的抗扰动性能，并且具有良好的概括能力，可以达到从未学到的运动速度，并且从未见过的地形。