基于图像集的视觉分类方法已通过以对称正定（SPD）歧管上的非单个协方差矩阵来表征图像集来实现出色的性能。为了更好地适应复杂的视觉场景，最近研究了一些用于SPD矩阵非线性处理的Riemannian网络（Riemnets）。但是，有必要问，是否可以通过简单地增加骚扰的深度来实现更大的准确性提高。答案似乎是负面的，因为更深层次的riemnets倾向于失去概括能力。为了探索这个问题的可能解决方案，我们为SPD矩阵学习提供了新的体系结构。具体来说，为了丰富深层表示，我们采用spdnet [1]作为骨干，并用堆叠的里曼式自动编码器（SRAE）构建在尾巴上。相关的重建误差项可以使SRAE和每个RAE的嵌入功能成为近似身份映射，这有助于防止统计信息的降级。然后，我们插入具有快捷方式连接的几个残留式块，以增强SRAE的表示能力，并简化更深层的网络的训练。实验证据表明，随着网络深度的增加，我们的DreamNet可以提高准确性。

本文解决了对象识别的问题，给出了一组图像作为输入（例如，多个相机源和视频帧）。基于卷积神经网络（CNN）的框架不会有效地利用这些集合，处理如观察到的模式，而不是捕获基础特征分布，因为它不考虑集合中的图像的方差。为了解决这个问题，我们提出了基于基于CNNS的CNNS作为分类器的NN层，作为分类器的NN层，可以更有效地处理图像，并且可以以端到端的方式训练。图像集由低维输入子空间表示;并且此输入子空间与参考子空间匹配，通过其规范角度的相似性，可解释和易于计算度量。 G-LMSM的关键思想是参考子空间被学习为基层歧管的点，用黎曼随机梯度下降而优化。这种学习是稳定，高效，理论上的接地。我们展示了我们提出的方法在手工形状识别，面部识别和面部情感识别方面的有效性。

在本文中，我们提出了一种从3D骨架序列的两人交互的表示和分类的新方法。我们方法的关键思想是使用高斯分布来捕获关于对称正定（SPD）矩阵的r n的统计数据。主要挑战是如何参加这些分布。为此，我们基于LIE组和Riemannian对称空间理论，开发用于将高斯分布嵌入矩阵组中的方法。我们的方法依赖于基础歧管的黎曼几何形状，并且具有从3D关节位置编码高阶统计的优点。我们表明，该方法在三个基准测试中实现了三个基准的双人交互识别竞争结果。

人类行动识别是计算机视觉中的重要应用领域。它的主要目的是准确地描述人类的行为及其相互作用，从传感器获得的先前看不见的数据序列中。识别，理解和预测复杂人类行动的能力能够构建许多重要的应用，例如智能监视系统，人力计算机界面，医疗保健，安全和军事应用。近年来，计算机视觉社区特别关注深度学习。本文使用深度学习技术的视频分析概述了当前的动作识别最新识别。我们提出了识别人类行为的最重要的深度学习模型，并分析它们，以提供用于解决人类行动识别问题的深度学习算法的当前进展，以突出其优势和缺点。基于文献中报道的识别精度的定量分析，我们的研究确定了动作识别中最新的深层体系结构，然后为该领域的未来工作提供当前的趋势和开放问题。

步态情绪识别在智能系统中起着至关重要的作用。大多数现有方法通过随着时间的推移专注于当地行动来识别情绪。但是，他们忽略了时间域中不同情绪的有效距离是不同的，而且步行过程中的当地行动非常相似。因此，情绪应由全球状态而不是间接的本地行动代表。为了解决这些问题，这项工作通过构建动态的时间接受场并设计多尺度信息聚集以识别情绪，从而在这项工作中介绍了新型的多量表自适应图卷积网络（MSA-GCN）。在我们的模型中，自适应选择性时空图卷积旨在动态选择卷积内核，以获得不同情绪的软时空特征。此外，跨尺度映射融合机制（CSFM）旨在构建自适应邻接矩阵，以增强信息相互作用并降低冗余。与以前的最先进方法相比，所提出的方法在两个公共数据集上实现了最佳性能，将地图提高了2 \％。我们还进行了广泛的消融研究，以显示不同组件在我们的方法中的有效性。

当前的骨架动作表示方法学习的方法通常集中在受约束的场景上，其中在实验室环境中记录了视频和骨骼数据。在处理现实世界视频中估计的骨骼数据时，由于受试者和摄像机观点之间的差异很大，因此此类方法的性能差。为了解决这个问题，我们通过一种新颖的视图自动编码器介绍了自我监视的骨架动作表示学习。通过Leverage在不同的人类表演者之间进行运动重新定位作为借口任务，以便在2D或3D骨架序列的视觉表示之上删除潜在的动作特异性“运动”特征。这种“运动”功能对于骨架几何和相机视图是不变的，并允许通过辅助，跨视图和跨视图动作分类任务。我们进行了一项研究，重点是针对基于骨架的动作识别的转移学习，并在现实世界数据（例如Posetics）上进行自我监督的预训练。我们的结果表明，从VIA中学到的骨架表示足以提高最新动作分类精度，不仅在3D实验室数据集（例如NTU-RGB+D 60和NTU-RGB+D 120）上，而且还在在仅准确估计2D数据的现实数据集中，例如Toyota Smarthome，UAV-Human和Penn Action。

我们提出了一种新的深度学习方法，用于实时3D人类行动从骨骼数据识别，并将其应用于开发基于视觉的智能监视系统。给定骨骼序列，我们建议将骨骼姿势及其运动编码为单个RGB图像。然后将自适应直方图均衡（AHE）算法应用于颜色图像上，以增强其局部模式并产生更多的判别特征。为了学习和分类任务，我们根据密度连接的卷积体系结构（Densenet）设计深神经网络，以从增强色彩图像中提取特征并将其分类为类。两个具有挑战性的数据集的实验结果表明，所提出的方法达到了最先进的准确性，同时需要培训和推理的计算时间较低。本文还介绍了Cemest，Cemest是一种新的RGB-D数据集，描绘了公共交通中的客运行为。它由203个未经修剪的现实世界监视视频，记录了现实的正常事件和异常事件。在支持数据增强和转移学习技术的支持下，我们在该数据集的实际条件下取得了令人鼓舞的结果。这使基于深度学习的现实应用程序的构建可以增强公共交通中的监控和安全性。

人类相互作用的分析是人类运动分析的一个重要研究主题。它已经使用第一人称视觉（FPV）或第三人称视觉（TPV）进行了研究。但是，到目前为止，两种视野的联合学习几乎没有引起关注。原因之一是缺乏涵盖FPV和TPV的合适数据集。此外，FPV或TPV的现有基准数据集具有多个限制，包括样本数量有限，参与者，交互类别和模态。在这项工作中，我们贡献了一个大规模的人类交互数据集，即FT-HID数据集。 FT-HID包含第一人称和第三人称愿景的成对对齐的样本。该数据集是从109个不同受试者中收集的，并具有三种模式的90K样品。该数据集已通过使用几种现有的动作识别方法验证。此外，我们还引入了一种新型的骨骼序列的多视图交互机制，以及针对第一人称和第三人称视野的联合学习多流框架。两种方法都在FT-HID数据集上产生有希望的结果。可以预期，这一视力一致的大规模数据集的引入将促进FPV和TPV的发展，以及他们用于人类行动分析的联合学习技术。该数据集和代码可在\ href {https://github.com/endlichere/ft-hid} {here} {herefichub.com/endlichere.com/endlichere}中获得。

基于无人机（UAV）基于无人机的视觉对象跟踪已实现了广泛的应用，并且由于其多功能性和有效性而引起了智能运输系统领域的越来越多的关注。作为深度学习革命性趋势的新兴力量，暹罗网络在基于无人机的对象跟踪中闪耀，其准确性，稳健性和速度有希望的平衡。由于开发了嵌入式处理器和深度神经网络的逐步优化，暹罗跟踪器获得了广泛的研究并实现了与无人机的初步组合。但是，由于无人机在板载计算资源和复杂的现实情况下，暹罗网络的空中跟踪仍然在许多方面都面临严重的障碍。为了进一步探索基于无人机的跟踪中暹罗网络的部署，这项工作对前沿暹罗跟踪器进行了全面的审查，以及使用典型的无人机板载处理器进行评估的详尽无人用分析。然后，进行板载测试以验证代表性暹罗跟踪器在现实世界无人机部署中的可行性和功效。此外，为了更好地促进跟踪社区的发展，这项工作分析了现有的暹罗跟踪器的局限性，并进行了以低弹片评估表示的其他实验。最后，深入讨论了基于无人机的智能运输系统的暹罗跟踪的前景。领先的暹罗跟踪器的统一框架，即代码库及其实验评估的结果，请访问https://github.com/vision4robotics/siamesetracking4uav。

Facial attractiveness prediction (FAP) aims to assess the facial attractiveness automatically based on human aesthetic perception. Previous methods using deep convolutional neural networks have boosted the performance, but their giant models lead to a deficiency in flexibility. Besides, most of them fail to take full advantage of the dataset. In this paper, we present a novel end-to-end FAP approach integrating dual label distribution and lightweight design. To make the best use of the dataset, the manual ratings, attractiveness score, and standard deviation are aggregated explicitly to construct a dual label distribution, including the attractiveness distribution and the rating distribution. Such distributions, as well as the attractiveness score, are optimized under a joint learning framework based on the label distribution learning (LDL) paradigm. As for the lightweight design, the data processing is simplified to minimum, and MobileNetV2 is selected as our backbone. Extensive experiments are conducted on two benchmark datasets, where our approach achieves promising results and succeeds in striking a balance between performance and efficiency. Ablation studies demonstrate that our delicately designed learning modules are indispensable and correlated. Additionally, the visualization indicates that our approach is capable of perceiving facial attractiveness and capturing attractive facial regions to facilitate semantic predictions.

骨架数据具有低维度。然而，存在使用非常深刻和复杂的前馈神经网络来模拟骨架序列的趋势，而不考虑近年的复杂性。本文提出了一种简单但有效的多尺度语义引导的神经网络（MS-SGN），用于基于骨架的动作识别。我们明确地将关节（关节类型和帧指数）的高级语义引入网络，以增强关节的特征表示能力。此外，提出了一种多尺度策略对时间尺度变化具有鲁棒。此外，我们通过两个模块分层地利用了关节的关系，即，联合级模块，用于建模同一帧中的关节的相关性和帧级模块，用于建模帧的时间依赖性。 MSSGN在NTU60，NTU120和Sysu数据集上实现了比大多数方法更小的模型尺寸。

标记医学图像取决于专业知识，因此很难在短时间内以高质量获取大量注释的医学图像。因此，在小型数据集中充分利用有限标记的样品来构建高性能模型是医疗图像分类问题的关键。在本文中，我们提出了一个深入监督的层选择性注意网络（LSANET），该网络全面使用功能级和预测级监督中的标签信息。对于特征级别的监督，为了更好地融合低级功能和高级功能，我们提出了一个新颖的视觉注意模块，层选择性注意（LSA），以专注于不同层的特征选择。 LSA引入了一种权重分配方案，该方案可以在整个训练过程中动态调整每个辅助分支的加权因子，以进一步增强深入监督的学习并确保其概括。对于预测级的监督，我们采用知识协同策略，通过成对知识匹配来促进所有监督分支之间的层次信息互动。使用公共数据集MedMnist，这是用于涵盖多种医学专业的生物医学图像分类的大规模基准，我们评估了LSANET在多个主流CNN体系结构和各种视觉注意模块上评估。实验结果表明，我们所提出的方法对其相应的对应物进行了实质性改进，这表明LSANET可以为医学图像分类领域的标签有效学习提供有希望的解决方案。

人类的情感认可是人工智能的积极研究领域，在过去几年中取得了实质性的进展。许多最近的作品主要关注面部区域以推断人类的情感，而周围的上下文信息没有有效地利用。在本文中，我们提出了一种新的深网络，有效地识别使用新的全球局部注意机制的人类情绪。我们的网络旨在独立地从两个面部和上下文区域提取特征，然后使用注意模块一起学习它们。以这种方式，面部和上下文信息都用于推断人类的情绪，从而增强分类器的歧视。密集实验表明，我们的方法超越了最近的最先进的方法，最近的情感数据集是公平的保证金。定性地，我们的全球局部注意力模块可以提取比以前的方法更有意义的注意图。我们网络的源代码和培训模型可在https://github.com/minhnhatvt/glamor-net上获得

由于存储器和计算资源有限，部署在移动设备上的卷积神经网络（CNNS）是困难的。我们的目标是通过利用特征图中的冗余来设计包括CPU和GPU的异构设备的高效神经网络，这很少在神经结构设计中进行了研究。对于类似CPU的设备，我们提出了一种新颖的CPU高效的Ghost（C-Ghost）模块，以生成从廉价操作的更多特征映射。基于一组内在的特征映射，我们使用廉价的成本应用一系列线性变换，以生成许多幽灵特征图，可以完全揭示内在特征的信息。所提出的C-Ghost模块可以作为即插即用组件，以升级现有的卷积神经网络。 C-Ghost瓶颈旨在堆叠C-Ghost模块，然后可以轻松建立轻量级的C-Ghostnet。我们进一步考虑GPU设备的有效网络。在建筑阶段的情况下，不涉及太多的GPU效率（例如，深度明智的卷积），我们建议利用阶段明智的特征冗余来制定GPU高效的幽灵（G-GHOST）阶段结构。舞台中的特征被分成两个部分，其中使用具有较少输出通道的原始块处理第一部分，用于生成内在特征，另一个通过利用阶段明智的冗余来生成廉价的操作。在基准测试上进行的实验证明了所提出的C-Ghost模块和G-Ghost阶段的有效性。 C-Ghostnet和G-Ghostnet分别可以分别实现CPU和GPU的准确性和延迟的最佳权衡。代码可在https://github.com/huawei-noah/cv-backbones获得。

在过去的几十年中，盲目的图像质量评估（BIQA）旨在准确地预测图像质量而无需任何原始参考信息，但一直在广泛关注。特别是，在深层神经网络的帮助下，取得了巨大进展。但是，对于夜间图像（NTI）的BIQA的研究仍然较少，通常患有复杂的真实扭曲，例如可见性降低，低对比度，添加噪声和颜色失真。这些多样化的真实降解特别挑战了有效的深神网络的设计，用于盲目NTI质量评估（NTIQE）。在本文中，我们提出了一个新颖的深层分解和双线性池网络（DDB-NET），以更好地解决此问题。 DDB-NET包含三个模块，即图像分解模块，一个特征编码模块和双线性池模块。图像分解模块的灵感来自Itinex理论，并涉及将输入NTI解耦到负责照明信息的照明层组件和负责内容信息的反射层组件。然后，编码模块的功能涉及分别植根于两个解耦组件的降解的特征表示。最后，通过将照明相关和与内容相关的降解作为两因素变化进行建模，将两个特征集组合在一起，将双线汇总在一起以形成统一的表示，以进行质量预测。在几个基准数据集上进行了广泛的实验，已对所提出的DDB-NET的优势得到了很好的验证。源代码将很快提供。

The past two decades have seen increasingly rapid advances in the field of multi-view representation learning due to it extracting useful information from diverse domains to facilitate the development of multi-view applications. However, the community faces two challenges: i) how to learn robust representations from a large amount of unlabeled data to against noise or incomplete views setting, and ii) how to balance view consistency and complementary for various downstream tasks. To this end, we utilize a deep fusion network to fuse view-specific representations into the view-common representation, extracting high-level semantics for obtaining robust representation. In addition, we employ a clustering task to guide the fusion network to prevent it from leading to trivial solutions. For balancing consistency and complementary, then, we design an asymmetrical contrastive strategy that aligns the view-common representation and each view-specific representation. These modules are incorporated into a unified method known as CLustering-guided cOntrastiVE fusioN (CLOVEN). We quantitatively and qualitatively evaluate the proposed method on five datasets, demonstrating that CLOVEN outperforms 11 competitive multi-view learning methods in clustering and classification. In the incomplete view scenario, our proposed method resists noise interference better than those of our competitors. Furthermore, the visualization analysis shows that CLOVEN can preserve the intrinsic structure of view-specific representation while also improving the compactness of view-commom representation. Our source code will be available soon at https://github.com/guanzhou-ke/cloven.

序列表示学习的主要挑战是捕获远程时间依赖性。监督序列表示学习的典型方法是基于复发性神经网络构建的，以捕获时间依赖性。这些方法的一个潜在局限性是，它们仅在序列中明确对相邻时间步长的一阶信息相互作用进行建模，因此，未完全利用了非相应时间步长之间的高阶相互作用。它极大地限制了建模远程时间依赖性的能力，因为由于时间信息稀释和梯度消失，无法长期保持一阶相互作用所学的时间特征。为了应对这一限制，我们提出了用于监督序列表示学习的非本地复发性神经记忆（NRNM），该学习执行非本地操作\ Mr {通过自我关注机制}以在滑动时间内学习全阶相互作用内存块和模拟内存块之间的全局相互作用以封闭式的复发方式。因此，我们的模型能够捕获远程依赖性。此外，我们的模型可以蒸馏出高阶相互作用中包含的潜在高级特征。我们验证了NRNM在不同模态的三种序列应用上的有效性和概括，包括序列分类，逐步的顺序预测和序列相似性学习。我们的模型与针对这些序列应用中的每个序列应用专门设计的其他最新方法进行了比较。

尽管自我监督的学习技术通常用于通过建模多种观点来从未标记的数据中挖掘隐性知识，但尚不清楚如何在复杂且不一致的环境中执行有效的表示学习。为此，我们提出了一种方法，特别是一致性和互补网络（Coconet），该方法利用了严格的全局视图一致性和局部跨视图互补性，以维护正则化，从而从多个视图中全面学习表示形式。在全球阶段，我们认为关键知识在观点之间隐含地共享，并增强编码器以从数据中捕获此类知识可以提高学习表示表示的可区分性。因此，保留多种观点的全球一致性可确保获得常识。 Coconet通过利用基于广义切成薄片的Wasserstein距离利用有效的差异度量测量来对齐视图的概率分布。最后，在本地阶段，我们提出了一个启发式互补性因素，该因素是跨观看歧视性知识的，它指导编码者不仅要学习视图的可辨别性，而且还学习跨视图互补信息。从理论上讲，我们提供了我们提出的椰子的基于信息理论的分析。从经验上讲，为了研究我们方法的改善，我们进行了足够的实验验证，这表明椰子的表现优于最先进的自我监督方法，这证明了这种隐含的一致性和互补性可以增强正则化的能力潜在表示的可区分性。

深度学习（DL）已在脑电图（EEG）基于脑电图（EEG）的大部分应用中广泛研究，尤其是在过去五年中对于运动成像（MI）分类。 MI-EEG分类的主流DL方法使用卷积神经网络（CNN）利用EEG信号的暂时性模式，这些模式在视觉图像中取得了显着成功。但是，由于视觉图像的统计特征从根本上偏离了脑电图信号，因此出现了一个自然的问题，除了CNN之外是否存在替代网络体系结构。为了解决这个问题，我们提出了一个名为Tensor-CSPNET的新型几何深度学习（GDL）框架，该框架是源自对称阳性（SPD）的EEG信号的空间协方差矩阵（SPD）歧管（SPD）歧管，并完全捕获了使用临时性跨性别模式，并使用现有的深神经网络捕获了现有的深神经网络SPD流形，与许多成功的MI-EEG分类器的经验集成以优化框架。在实验中，张量-CSPNET在两个常用的MI-EEG数据集中的交叉验证和保留方案上达到或略微优于当前最新性能。此外，可视化和可解释性分析还表现出张量-CSPNET对MI-EEG分类的有效性。总而言之，在这项研究中，我们通过将DL方法概括为SPD歧管，为问题提供了可行的答案，该方法表明了MI-EEG分类的特定GDL方法的开始。

In skeleton-based action recognition, graph convolutional networks (GCNs), which model the human body skeletons as spatiotemporal graphs, have achieved remarkable performance. However, in existing GCN-based methods, the topology of the graph is set manually, and it is fixed over all layers and input samples. This may not be optimal for the hierarchical GCN and diverse samples in action recognition tasks. In addition, the second-order information (the lengths and directions of bones) of the skeleton data, which is naturally more informative and discriminative for action recognition, is rarely investigated in existing methods. In this work, we propose a novel two-stream adaptive graph convolutional network (2s-AGCN) for skeletonbased action recognition. The topology of the graph in our model can be either uniformly or individually learned by the BP algorithm in an end-to-end manner. This data-driven method increases the flexibility of the model for graph construction and brings more generality to adapt to various data samples. Moreover, a two-stream framework is proposed to model both the first-order and the second-order information simultaneously, which shows notable improvement for the recognition accuracy. Extensive experiments on the two large-scale datasets, NTU-RGBD and Kinetics-Skeleton, demonstrate that the performance of our model exceeds the state-of-the-art with a significant margin.