We present NusaCrowd, a collaborative initiative to collect and unite existing resources for Indonesian languages, including opening access to previously non-public resources. Through this initiative, we have has brought together 137 datasets and 117 standardized data loaders. The quality of the datasets has been assessed manually and automatically, and their effectiveness has been demonstrated in multiple experiments. NusaCrowd's data collection enables the creation of the first zero-shot benchmarks for natural language understanding and generation in Indonesian and its local languages. Furthermore, NusaCrowd brings the creation of the first multilingual automatic speech recognition benchmark in Indonesian and its local languages. Our work is intended to help advance natural language processing research in under-represented languages.

In recent years, vision-centric perception has flourished in various autonomous driving tasks, including 3D detection, semantic map construction, motion forecasting, and depth estimation. Nevertheless, the latency of vision-centric approaches is too high for practical deployment (e.g., most camera-based 3D detectors have a runtime greater than 300ms). To bridge the gap between ideal research and real-world applications, it is necessary to quantify the trade-off between performance and efficiency. Traditionally, autonomous-driving perception benchmarks perform the offline evaluation, neglecting the inference time delay. To mitigate the problem, we propose the Autonomous-driving StreAming Perception (ASAP) benchmark, which is the first benchmark to evaluate the online performance of vision-centric perception in autonomous driving. On the basis of the 2Hz annotated nuScenes dataset, we first propose an annotation-extending pipeline to generate high-frame-rate labels for the 12Hz raw images. Referring to the practical deployment, the Streaming Perception Under constRained-computation (SPUR) evaluation protocol is further constructed, where the 12Hz inputs are utilized for streaming evaluation under the constraints of different computational resources. In the ASAP benchmark, comprehensive experiment results reveal that the model rank alters under different constraints, suggesting that the model latency and computation budget should be considered as design choices to optimize the practical deployment. To facilitate further research, we establish baselines for camera-based streaming 3D detection, which consistently enhance the streaming performance across various hardware. ASAP project page: https://github.com/JeffWang987/ASAP.

鉴于其广泛的应用，已经对人面部交换的任务进行了许多尝试。尽管现有的方法主要依赖于乏味的网络和损失设计，但它们仍然在源和目标面之间的信息平衡中挣扎，并倾向于产生可见的人工制品。在这项工作中，我们引入了一个名为StylesWap的简洁有效的框架。我们的核心想法是利用基于样式的生成器来增强高保真性和稳健的面部交换，因此可以采用发电机的优势来优化身份相似性。我们仅通过最小的修改来确定，StyleGAN2体系结构可以成功地处理来自源和目标的所需信息。此外，受到TORGB层的启发，进一步设计了交换驱动的面具分支以改善信息的融合。此外，可以采用stylegan倒置的优势。特别是，提出了交换引导的ID反转策略来优化身份相似性。广泛的实验验证了我们的框架会产生高质量的面部交换结果，从而超过了最先进的方法，既有定性和定量。

神经表面重建旨在基于多视图图像重建准确的3D表面。基于神经量的先前方法主要训练完全隐式的模型，它们需要单个场景的数小时培训。最近的努力探讨了明确的体积表示，该表示通过记住可学习的素网格中的重要信息，从而大大加快了优化过程。但是，这些基于体素的方法通常在重建细粒几何形状方面遇到困难。通过实证研究，我们发现高质量的表面重建取决于两个关键因素：构建相干形状的能力和颜色几何依赖性的精确建模。特别是，后者是准确重建细节的关键。受这些发现的启发，我们开发了Voxurf，这是一种基于体素的方法，用于有效，准确的神经表面重建，该方法由两个阶段组成：1）利用可学习的特征网格来构建颜色场并获得连贯的粗糙形状，并且2）使用双色网络来完善详细的几何形状，可捕获精确的颜色几何依赖性。我们进一步引入了层次几何特征，以启用跨体素的信息共享。我们的实验表明，Voxurf同时达到了高效率和高质量。在DTU基准测试中，与最先进的方法相比，Voxurf获得了更高的重建质量，训练的加速度为20倍。

自我监督的单眼方法可以有效地了解弱纹理表面或反射性对象的深度信息。但是，由于单眼几何建模的固有歧义，深度精度受到限制。相反，由于多视图立体声（MVS）的成功，多帧深度估计方法提高了深度准确性，后者直接使用几何约束。不幸的是，MV经常患有无纹理区域，非斜角表面和移动物体，尤其是在没有已知的相机运动和深度监督的现实世界视频序列中。因此，我们提出了MoveEpth，它利用了单眼线索和速度指导来改善多帧深度学习。与现有的MVS深度和单眼深度之间一致性的方法不同，MoveEpth通过直接解决MV的固有问题来增强多帧深度学习。我们方法的关键是利用单眼深度作为几何优先级来构建MVS成本量，并根据预测的相机速度的指导来调整成本量的深度候选。我们通过学习成本量的不确定性来进一步融合单眼深度和MVS深度，从而导致深度估计多视图几何形状的歧义。广泛的实验表明，移动eptth达到了最先进的性能：与monodepth2和packnet相比，我们的方法相对地将深度准确性提高了20 \％和19.8 \％，而Kitti基准测试的方法则提高了。 MoveEpth还推广到更具挑战性的DDAD基准测试，相对超过7.2 \％。该代码可在https://github.com/jeffwang987/movedepth上获得。

Stylegan家族是无条件产生的最受欢迎的生成对抗网络（GAN）之一。尽管其性能令人印象深刻，但其对存储和计算的需求很高，仍阻碍了他们在资源约束设备上的部署。本文提供了对流行风格的建筑的蒸馏的全面研究。我们的关键见解是，StyleGAN蒸馏的主要挑战在于输出差异问题，在该问题中，教师和学生模型在给定相同的输入潜在代码的情况下产生不同的输出。标准知识蒸馏损失通常在这种异质蒸馏场景下失败。我们对此差异问题的原因和影响进行彻底分析，并确定映射网络在确定生成图像的语义信息中起着至关重要的作用。基于这一发现，我们为学生模型提出了一种新颖的初始化策略，该策略可以确保最大程度的输出一致性。为了进一步增强教师和学生模型之间的语义一致性，我们提出了基于潜在的蒸馏损失，可保留潜在空间中的语义关系。广泛的实验证明了我们的方法在蒸馏式stylegan2和stylegan3中的有效性，超过了现有的gan蒸馏方法。

在本文中，我们介绍了DA $^2 $，这是第一个大型双臂灵敏性吸引数据集，用于生成最佳的双人握把对，用于任意大型对象。该数据集包含大约900万的平行jaw grasps，由6000多个对象生成，每个对象都有各种抓紧敏度度量。此外，我们提出了一个端到端的双臂掌握评估模型，该模型在该数据集的渲染场景上训练。我们利用评估模型作为基准，通过在线分析和真实的机器人实验来显示这一新颖和非平凡数据集的价值。所有数据和相关的代码将在https://sites.google.com/view/da2dataset上开源。

我们提出了联合隐式功能（UNIF），这是一种基于原始扫描和骨骼作为输入的人类重建和动画的零件方法。先前的基于部分的人重建方法依赖于SMPL的地面零件标签，因此仅限于最小衣服。相比之下，我们的方法学会了将部分与身体运动分开，而不是部分监督，因此可以扩展到穿衣服的人类和其他铰接的物体。我们的分区从动作进行分区是通过以骨骼为中心的初始化，骨限度损失和正常损失来实现的，即使训练姿势受到限制，也可以确保稳定的零件分裂。我们还为SDF提供了最小的周边损失，以抑制额外的表面和部分重叠。我们方法的另一个核心是一种相邻的部分接缝算法，该算法会产生非刚性变形，以维持显着缓解基于部分伪像的部分之间的连接。在该算法下，我们进一步提出了“竞争部分”，该方法通过点对骨骼而不是绝对位置的相对位置定义了重量，从而避免了神经隐式函数的概括性问题（线性混合皮肤）。我们通过在CAPE和ClothSeq数据集上穿衣服的人体重建和动画来证明我们方法的有效性。

Natural Language Generation (NLG) has improved exponentially in recent years thanks to the development of sequence-to-sequence deep learning technologies such as Transformer-based language models. This advancement has led to more fluent and coherent NLG, leading to improved development in downstream tasks such as abstractive summarization, dialogue generation and data-to-text generation. However, it is also apparent that deep learning based generation is prone to hallucinate unintended text, which degrades the system performance and fails to meet user expectations in many real-world scenarios. To address this issue, many studies have been presented in measuring and mitigating hallucinated texts, but these have never been reviewed in a comprehensive manner before. In this survey, we thus provide a broad overview of the research progress and challenges in the hallucination problem in NLG. The survey is organized into two parts: (1) a general overview of metrics, mitigation methods, and future directions; and (2) an overview of task-specific research progress on hallucinations in the following downstream tasks, namely abstractive summarization, dialogue generation, generative question answering, data-to-text generation, machine translation, and visual-language generation. This survey serves to facilitate collaborative efforts among researchers in tackling the challenge of hallucinated texts in NLG.

由于关键字相关互联网页面的返回，根据关键字检索的搜索引擎不再适应智能互联网时代的信息获取方式。如何快速，准确和有效地获取来自大规模互联网数据的用户所需的信息已成为迫切需要解决的关键问题之一。我们提出了一个基于结构化KB和非结构化数据的智能质疑答案系统，称为OpenQA，其中用户可以提供查询问题，并且模型可以快速向用户提供准确的答案。我们基于语义解析和深度表示学习的KBQA结构化问题回答，以及基于检索和神经机阅读理解的两级非结构化问题回答，并通过OpenQA中的变压器应答选择模块回归最高概率的最终答案。我们对我们构建的数据集进行了初步实验，实验结果证明了提出的智能问题应答系统的有效性。与此同时，OpenQA平台的每个模块的核心技术仍处于学术热点的最前沿，并基于这些学术热点进一步探索了OpenQA的理论本质和富集。