以前通过依赖于个人的位置和方向信息的自下而上的方法来解决交互组检测。这些方法主要基于成对亲和力矩阵，限制在静态，第三人称视图。由于形成交互组的个体之间存在的固有的空间配置，该问题可以大大受益于基于图形神经网络（GNNS）之外的图形神经网络（GNN）。我们所提出的方法，使用链路预测（Growl）进行组检测，证明了基于GNN的方法的有效性。 Growl通过基于图表中的邻域生成特征嵌入来预测两个人之间的链路，并确定它们是否与浅二进制分类方法（例如多层的Perceptrons（MLP）连接）。我们在第三人称数据集和RoboCentric（即，EGEntric）数据集上对其他最先进的组检测方法测试我们的方法。此外，我们提出了一种基于RGB和深度数据来计算表示可以用作输入的多模式方法。我们的研究结果表明，基于GNN的方法可以显着提高不同相机视图的准确性，即第三人称和EGEntric视图。

相机的估计与一组图像相关联的估计通常取决于图像之间的特征匹配。相比之下，我们是第一个通过使用对象区域来指导姿势估计问题而不是显式语义对象检测来应对这一挑战的人。我们提出了姿势炼油机网络（PosErnet），一个轻量级的图形神经网络，以完善近似的成对相对摄像头姿势。posernet利用对象区域之间的关联（简洁地表示为边界框），跨越了多个视图到全球完善的稀疏连接的视图图。我们在不同尺寸的图表上评估了7个尺寸的数据集，并展示了该过程如何有益于基于优化的运动平均算法，从而相对于基于边界框获得的初始估计，将旋转的中值误差提高了62度。代码和数据可在https://github.com/iit-pavis/posernet上找到。

能够推荐在线社交网络中用户之间的链接对于用户与志趣相投的个人以及利用社交媒体信息发展业务的平台本身和第三方联系很重要。预测通常基于无监督或监督的学习，通常利用简单而有效的图形拓扑信息，例如普通邻居的数量。但是，我们认为有关个人个人社会结构的更丰富信息可能会带来更好的预测。在本文中，我们建议利用良好的社会认知理论来提高链接预测绩效。根据这些理论，个人平均将自己的社会关系安排在五个同心圆下，以减少亲密关系。我们假设不同圈子中的关系在预测新链接方面具有不同的重要性。为了验证这一主张，我们专注于流行的功能萃取预测算法（既无监督和监督），并将其扩展到包括社交圈的意识。我们验证了这些圆圈感知算法对几个基准测试的预测性能（包括其基线版本以及基于节点的链接和GNN链接预测），利用了两个Twitter数据集，其中包括一个视频游戏玩家和通用用户的社区。我们表明，社会意识通常可以在预测绩效方面有重大改进，击败了Node2Vec和Seal等最新解决方案，而不会增加计算复杂性。最后，我们表明可以使用社交意识来代替针对特定类别用户的分类器（可能是昂贵或不切实际）的。

To obtain a more comprehensive activity understanding for a crowded scene, in this paper, we propose a new problem of panoramic human activity recognition (PAR), which aims to simultaneous achieve the individual action, social group activity, and global activity recognition. This is a challenging yet practical problem in real-world applications. For this problem, we develop a novel hierarchical graph neural network to progressively represent and model the multi-granularity human activities and mutual social relations for a crowd of people. We further build a benchmark to evaluate the proposed method and other existing related methods. Experimental results verify the rationality of the proposed PAR problem, the effectiveness of our method and the usefulness of the benchmark. We will release the source code and benchmark to the public for promoting the study on this problem.

Its numerous applications make multi-human 3D pose estimation a remarkably impactful area of research. Nevertheless, assuming a multiple-view system composed of several regular RGB cameras, 3D multi-pose estimation presents several challenges. First of all, each person must be uniquely identified in the different views to separate the 2D information provided by the cameras. Secondly, the 3D pose estimation process from the multi-view 2D information of each person must be robust against noise and potential occlusions in the scenario. In this work, we address these two challenges with the help of deep learning. Specifically, we present a model based on Graph Neural Networks capable of predicting the cross-view correspondence of the people in the scenario along with a Multilayer Perceptron that takes the 2D points to yield the 3D poses of each person. These two models are trained in a self-supervised manner, thus avoiding the need for large datasets with 3D annotations.

地理定位的概念是指确定地球上的某些“实体”的位置的过程，通常使用全球定位系统（GPS）坐标。感兴趣的实体可以是图像，图像序列，视频，卫星图像，甚至图像中可见的物体。由于GPS标记媒体的大规模数据集由于智能手机和互联网而迅速变得可用，而深入学习已经上升以提高机器学习模型的性能能力，因此由于其显着影响而出现了视觉和对象地理定位的领域广泛的应用，如增强现实，机器人，自驾驶车辆，道路维护和3D重建。本文提供了对涉及图像的地理定位的全面调查，其涉及从捕获图像（图像地理定位）或图像内的地理定位对象（对象地理定位）的地理定位的综合调查。我们将提供深入的研究，包括流行算法的摘要，对所提出的数据集的描述以及性能结果的分析来说明每个字段的当前状态。

Realtime multi-person 2D pose estimation is a key component in enabling machines to have an understanding of people in images and videos. In this work, we present a realtime approach to detect the 2D pose of multiple people in an image. The proposed method uses a nonparametric representation, which we refer to as Part Affinity Fields (PAFs), to learn to associate body parts with individuals in the image. This bottom-up system achieves high accuracy and realtime performance, regardless of the number of people in the image. In previous work, PAFs and body part location estimation were refined simultaneously across training stages. We demonstrate that a PAF-only refinement rather than both PAF and body part location refinement results in a substantial increase in both runtime performance and accuracy. We also present the first combined body and foot keypoint detector, based on an internal annotated foot dataset that we have publicly released. We show that the combined detector not only reduces the inference time compared to running them sequentially, but also maintains the accuracy of each component individually. This work has culminated in the release of OpenPose, the first open-source realtime system for multi-person 2D pose detection, including body, foot, hand, and facial keypoints.

图提供了一种自然的方式来制定多个对象跟踪（MOT）和多个对象跟踪和分割（MOTS），逐个检测范式中。但是，他们还引入了学习方法的主要挑战，因为定义可以在这种结构化领域运行的模型并不是微不足道的。在这项工作中，我们利用MOT的经典网络流程公式来定义基于消息传递网络（MPN）的完全微分框架。通过直接在图形域上操作，我们的方法可以在整个检测和利用上下文特征上全球推理。然后，它共同预测了数据关联问题的最终解决方案和场景中所有对象的分割掩码，同时利用这两个任务之间的协同作用。我们在几个公开可用的数据集中获得跟踪和细分的最新结果。我们的代码可在github.com/ocetintas/mpntrackseg上找到。

几何深度学习最近对包括文档分析在内的广泛的机器学习领域引起了极大的兴趣。图形神经网络（GNN）的应用在各种与文档有关的任务中变得至关重要，因为它们可以揭示重要的结构模式，这是关键信息提取过程的基础。文献中的先前作品提出了任务驱动的模型，并且没有考虑到图形的全部功能。我们建议Doc2Graph是一种基于GNN模型的任务无关文档理解框架，以解决给定不同类型文档的不同任务。我们在两个具有挑战性的数据集上评估了我们的方法，以在形式理解，发票布局分析和表检测中进行关键信息提取。我们的代码可以在https://github.com/andreagemelli/doc2graph上自由访问。

Clustering is a fundamental problem in network analysis that finds closely connected groups of nodes and separates them from other nodes in the graph, while link prediction is to predict whether two nodes in a network are likely to have a link. The definition of both naturally determines that clustering must play a positive role in obtaining accurate link prediction tasks. Yet researchers have long ignored or used inappropriate ways to undermine this positive relationship. In this article, We construct a simple but efficient clustering-driven link prediction framework(ClusterLP), with the goal of directly exploiting the cluster structures to obtain connections between nodes as accurately as possible in both undirected graphs and directed graphs. Specifically, we propose that it is easier to establish links between nodes with similar representation vectors and cluster tendencies in undirected graphs, while nodes in a directed graphs can more easily point to nodes similar to their representation vectors and have greater influence in their own cluster. We customized the implementation of ClusterLP for undirected and directed graphs, respectively, and the experimental results using multiple real-world networks on the link prediction task showed that our models is highly competitive with existing baseline models. The code implementation of ClusterLP and baselines we use are available at https://github.com/ZINUX1998/ClusterLP.

Inferring missing links or detecting spurious ones based on observed graphs, known as link prediction, is a long-standing challenge in graph data analysis. With the recent advances in deep learning, graph neural networks have been used for link prediction and have achieved state-of-the-art performance. Nevertheless, existing methods developed for this purpose are typically discriminative, computing features of local subgraphs around two neighboring nodes and predicting potential links between them from the perspective of subgraph classification. In this formalism, the selection of enclosing subgraphs and heuristic structural features for subgraph classification significantly affects the performance of the methods. To overcome this limitation, this paper proposes a novel and radically different link prediction algorithm based on the network reconstruction theory, called GraphLP. Instead of sampling positive and negative links and heuristically computing the features of their enclosing subgraphs, GraphLP utilizes the feature learning ability of deep-learning models to automatically extract the structural patterns of graphs for link prediction under the assumption that real-world graphs are not locally isolated. Moreover, GraphLP explores high-order connectivity patterns to utilize the hierarchical organizational structures of graphs for link prediction. Our experimental results on all common benchmark datasets from different applications demonstrate that the proposed method consistently outperforms other state-of-the-art methods. Unlike the discriminative neural network models used for link prediction, GraphLP is generative, which provides a new paradigm for neural-network-based link prediction.

深度学习技术导致了通用对象检测领域的显着突破，近年来产生了很多场景理解的任务。由于其强大的语义表示和应用于场景理解，场景图一直是研究的焦点。场景图生成（SGG）是指自动将图像映射到语义结构场景图中的任务，这需要正确标记检测到的对象及其关系。虽然这是一项具有挑战性的任务，但社区已经提出了许多SGG方法并取得了良好的效果。在本文中，我们对深度学习技术带来了近期成就的全面调查。我们审查了138个代表作品，涵盖了不同的输入方式，并系统地将现有的基于图像的SGG方法从特征提取和融合的角度进行了综述。我们试图通过全面的方式对现有的视觉关系检测方法进行连接和系统化现有的视觉关系检测方法，概述和解释SGG的机制和策略。最后，我们通过深入讨论当前存在的问题和未来的研究方向来完成这项调查。本调查将帮助读者更好地了解当前的研究状况和想法。

神经形态的愿景是一种生物启发技术，它已经引发了计算机视觉界的范式转变，并作为众多应用的关键推动器。该技术提供了显着的优势，包括降低功耗，降低处理需求和通信加速。然而，神经形态摄像机患有大量的测量噪声。这种噪声恶化了基于神经形态事件的感知和导航算法的性能。在本文中，我们提出了一种新的噪声过滤算法来消除不代表观察场景中的实际记录强度变化的事件。我们采用图形神经网络（GNN） - 驱动的变压器算法，称为GNN变换器，将原始流中的每个活动事件像素分类为实木强度变化或噪声。在GNN中，传递一个名为EventConv的消息传递框架，以反映事件之间的时空相关性，同时保留它们的异步性质。我们还介绍了在各种照明条件下生成事件流的近似地面真理标签（KogT1）方法。 Kogtl用于生成标记的数据集，从记录在充满挑战的照明条件下进行的实验。这些数据集用于培训和广泛测试我们所提出的算法。在取消检测的数据集上测试时，所提出的算法在过滤精度方面优于现有方法12％。还对公共数据集进行了额外的测试，以展示在存在照明变化和不同运动动态的情况下所提出的算法的泛化能力。与现有解决方案相比，定性结果验证了所提出的算法的卓越能力，以消除噪音，同时保留有意义的场景事件。

从空中和卫星图像提取自动化路线图是一个长期存在的挑战。现有算法基于像素级分段，然后是矢量化，或者使用下一个移动预测的迭代图构造。这两种策略都遭受了严重的缺点，特别是高计算资源和不完整的产出。相比之下，我们提出了一种直接在单次通过中缩小最终道路图的方法。关键思想包括组合完全卷积的网络，这些网络负责定位点，例如交叉点，死头和转弯，以及预测这些点之间的链路的图形神经网络。这种策略比迭代方法更有效，并允许我们通过在保持训练端到端的同时消除生成起始位置的需要来简化培训过程。我们评估我们对流行的道路流数据集上现有工作的方法，并实现竞争结果。我们还将速度基准测试，并表明它优于现有的方法。这为嵌入式设备打开了飞行中的可能性。

场景图是一个场景的结构化表示，可以清楚地表达场景中对象之间的对象，属性和关系。随着计算机视觉技术继续发展，只需检测和识别图像中的对象，人们不再满足。相反，人们期待着对视觉场景更高的理解和推理。例如，给定图像，我们希望不仅检测和识别图像中的对象，还要知道对象之间的关系（视觉关系检测），并基于图像内容生成文本描述（图像标题）。或者，我们可能希望机器告诉我们图像中的小女孩正在做什么（视觉问题应答（VQA）），甚至从图像中移除狗并找到类似的图像（图像编辑和检索）等。这些任务需要更高水平的图像视觉任务的理解和推理。场景图只是场景理解的强大工具。因此，场景图引起了大量研究人员的注意力，相关的研究往往是跨模型，复杂，快速发展的。然而，目前没有对场景图的相对系统的调查。为此，本调查对现行场景图研究进行了全面调查。更具体地说，我们首先总结了场景图的一般定义，随后对场景图（SGG）和SGG的发电方法进行了全面和系统的讨论，借助于先验知识。然后，我们调查了场景图的主要应用，并汇总了最常用的数据集。最后，我们对场景图的未来发展提供了一些见解。我们相信这将是未来研究场景图的一个非常有帮助的基础。

本文介绍了基于图形神经网络（GNN）的新的网络入侵检测系统（NID）。 GNN是深度神经网络的一个相对较新的子领域，可以利用基于图形数据的固有结构。 NIDS的培训和评估数据通常表示为流记录，其可以自然地以图形格式表示。这建立了探索网络入侵检测GNN的潜在和动力，这是本文的重点。基于机器的基于机器的NIDS的目前的研究只考虑网络流动，而不是考虑其互连的模式。这是检测复杂的物联网网络攻击的关键限制，例如IOT设备推出的DDOS和分布式端口扫描攻击。在本文中，我们提出了一种克服了这种限制的GNN方法，并允许捕获图形的边缘特征以及IOT网络中网络异常检测的拓扑信息。据我们所知，我们的方法是第一次成功，实用，广泛地评估应用图形神经网络对使用流基于流的数据的网络入侵检测问题的方法。我们在最近的四个NIDS基准数据集上进行了广泛的实验评估，表明我们的方法在关键分类指标方面占据了最先进的，这证明了网络入侵检测中GNN的潜力，并提供了进一步研究的动机。

The International Workshop on Reading Music Systems (WoRMS) is a workshop that tries to connect researchers who develop systems for reading music, such as in the field of Optical Music Recognition, with other researchers and practitioners that could benefit from such systems, like librarians or musicologists. The relevant topics of interest for the workshop include, but are not limited to: Music reading systems; Optical music recognition; Datasets and performance evaluation; Image processing on music scores; Writer identification; Authoring, editing, storing and presentation systems for music scores; Multi-modal systems; Novel input-methods for music to produce written music; Web-based Music Information Retrieval services; Applications and projects; Use-cases related to written music. These are the proceedings of the 3rd International Workshop on Reading Music Systems, held in Alicante on the 23rd of July 2021.

Covid-19大流行导致了前所未有的全球公共卫生危机。鉴于其固有的性质，建议社会疏散措施作为遏制这种大流行传播的主要策略。因此，识别违反这些协议的情况，对削减疾病的传播并促进可持续生活方式具有影响。本文提出了一种基于电脑视觉的基于计算机视觉的系统，分析了CCTV镜头，为Covid-19传播提供了威胁水平评估。该系统努力捕获跨越多个帧的CCTV镜头的信息内容，以识别各个帧的各种违反社会偏移协议的实例，以及跨空间的识别，以及组行为的识别。该功能主要是通过利用基于时间图的基础结构来实现CCTV镜头的信息和对全能解释图的策略并量化给定场景的威胁级别的策略。在一系列场景中测试并验证各个组件，并针对人类专家意见进行了完整的系统。结果反映了威胁水平对人，其物理接近，相互作用，防护服和群体动力学的依赖。系统性能的准确性为76％，从而在城市进行了可部署的威胁监控系统，以允许社会中的正常和可持续性。

大多数（3D）多对象跟踪方法依赖于数据关联的外观提示。相比之下，我们研究了仅通过编码3D空间中对象之间的几何关系作为数据驱动数据关联的线索，我们才能达到多远。我们将3D检测编码为图中的节点，其中对象之间的空间和时间成对关系是通过图边缘上的局部极性坐标编码的。这种表示使我们的几何关系不变到全球变换和平滑的轨迹变化，尤其是在非全面运动下。这使我们的图形神经网络可以学会有效地编码时间和空间交互，并充分利用上下文和运动提示，以通过将数据关联作为边缘分类来获得最终场景解释。我们在Nuscenes数据集上建立了一个新的最先进的方法，更重要的是，我们的方法在不同位置（波士顿，新加坡，Karlsruhe）和数据集（Nuscenes和Kitti）中跨越了我们的方法。

图形相似性学习是指计算两个图之间的相似性得分，这在许多现实的应用程序（例如视觉跟踪，图形分类和协作过滤）中需要。由于大多数现有的图形神经网络产生了单个图的有效图表，因此几乎没有努力共同学习两个图表并计算其相似性得分。此外，现有的无监督图相似性学习方法主要基于聚类，它忽略了图对中体现的有价值的信息。为此，我们提出了一个对比度图匹配网络（CGMN），以进行自我监督的图形相似性学习，以计算任何两个输入图对象之间的相似性。具体而言，我们分别在一对中为每个图生成两个增强视图。然后，我们采用两种策略，即跨视图相互作用和跨刻画相互作用，以实现有效的节点表示学习。前者求助于两种观点中节点表示的一致性。后者用于识别不同图之间的节点差异。最后，我们通过汇总操作进行图形相似性计算将节点表示形式转换为图形表示。我们已经在八个现实世界数据集上评估了CGMN，实验结果表明，所提出的新方法优于图形相似性学习下游任务的最新方法。