神经形态尖峰摄像机以生物启发的方式生成具有高时间分辨率的数据流，该方式在自动驾驶等现实世界应用中具有巨大的潜力。与RGB流相反，Spike流具有克服运动模糊的固有优势，从而导致对高速对象的更准确的深度估计。但是，几乎不可能以监督的方式培训尖峰深度估计网络，因为获得时间密集的尖峰流的配对深度标签非常费力和挑战。在本文中，我们没有构建带有完整深度标签的Spike流数据集，而是以不受监督的方式从开源RGB数据集（例如Kitti）和估算峰值深度转移知识。此类问题的关键挑战在于RGB和SPIKE模式之间的模态差距，以及标记的源RGB和未标记的目标尖峰域之间的域间隙。为了克服这些挑战，我们引入了无监督的尖峰深度估计的跨模式跨域（BICROSS）框架。我们的方法通过引入中介模拟的源尖峰域来缩小源RGB和目标尖峰之间的巨大差距。要具体而言，对于跨模式阶段，我们提出了一种新颖的粗到精细知识蒸馏（CFKD），将图像和像素级知识从源RGB转移到源尖峰。这种设计分别利用了RGB和SPIKE模式的大量语义和密集的时间信息。对于跨域阶段，我们引入了不确定性引导的均值老师（UGMT），以生成具有不确定性估计的可靠伪标签，从而减轻了源尖峰和目标尖峰域之间的变化。此外，我们提出了一种全局级特征对齐方法（GLFA），以对齐两个域之间的特征并生成更可靠的伪标签。

Vision-Centric Bird-Eye-View (BEV) perception has shown promising potential and attracted increasing attention in autonomous driving. Recent works mainly focus on improving efficiency or accuracy but neglect the domain shift problem, resulting in severe degradation of transfer performance. With extensive observations, we figure out the significant domain gaps existing in the scene, weather, and day-night changing scenarios and make the first attempt to solve the domain adaption problem for multi-view 3D object detection. Since BEV perception approaches are usually complicated and contain several components, the domain shift accumulation on multi-latent spaces makes BEV domain adaptation challenging. In this paper, we propose a novel Multi-level Multi-space Alignment Teacher-Student ($M^{2}ATS$) framework to ease the domain shift accumulation, which consists of a Depth-Aware Teacher (DAT) and a Multi-space Feature Aligned (MFA) student model. Specifically, DAT model adopts uncertainty guidance to sample reliable depth information in target domain. After constructing domain-invariant BEV perception, it then transfers pixel and instance-level knowledge to student model. To further alleviate the domain shift at the global level, MFA student model is introduced to align task-relevant multi-space features of two domains. To verify the effectiveness of $M^{2}ATS$, we conduct BEV 3D object detection experiments on four cross domain scenarios and achieve state-of-the-art performance (e.g., +12.6% NDS and +9.1% mAP on Day-Night). Code and dataset will be released.

深度估计对于各种重要的现实世界应用至关重要，例如自动驾驶。但是，在高速场景中，它遭受了严重的性能退化，因为传统相机只能捕获模糊的图像。为了解决这个问题，Spike摄像头旨在以高框架速率捕获像素的亮度强度。但是，使用传统的单眼或立体声深度估计算法，使用尖峰摄像机的深度估计仍然非常具有挑战性，这些算法基于光度一致性。在本文中，我们提出了一种新型的不确定性引导深度融合（UGDF）框架，以融合Spike摄像机的单眼和立体声深度估计网络的预测。我们的框架是由于立体声尖峰深度估计在近距离取得更好的结果，而单眼尖峰深度估计获得了更好的结果。因此，我们引入了具有联合培训策略的双任务深度估计结构，并估算了分布式不确定性以融合单眼和立体声结果。为了证明尖峰深度估计比传统的摄像头深度估计的优势，我们为一个名为CitySpike20k的尖峰深度数据集，其中包含20k配对的样品，以进行尖峰深度估计。 UGDF在CitySpike20k上取得了最新的结果，超过了所有单眼或立体声尖峰深度估计基线。我们进行了广泛的实验，以评估我们方法对CitySpike20k的有效性和概括。据我们所知，我们的框架是第一个用于尖峰摄像头深度估算的双任务融合框架。代码和数据集将发布。

最近，检测变压器（DETR）是一种端到端对象检测管道，已达到有希望的性能。但是，它需要大规模标记的数据，并遭受域移位，尤其是当目标域中没有标记的数据时。为了解决这个问题，我们根据平均教师框架MTTRANS提出了一个端到端的跨域检测变压器，该变压器可以通过伪标签充分利用对象检测训练中未标记的目标域数据和在域之间的传输知识中的传输知识。我们进一步提出了综合的多级特征对齐方式，以改善由平均教师框架生成的伪标签，利用跨尺度的自我注意事项机制在可变形的DETR中。图像和对象特征在本地，全局和实例级别与基于域查询的特征对齐（DQFA），基于BI级的基于图形的原型对齐（BGPA）和Wine-Wise图像特征对齐（TIFA）对齐。另一方面，未标记的目标域数据伪标记，可用于平均教师框架的对象检测训练，可以导致更好的特征提取和对齐。因此，可以根据变压器的架构对迭代和相互优化的平均教师框架和全面的多层次特征对齐。广泛的实验表明，我们提出的方法在三个领域适应方案中实现了最先进的性能，尤其是SIM10K到CityScapes方案的结果，从52.6地图提高到57.9地图。代码将发布。

Recently, Bird's-Eye-View (BEV) representation has gained increasing attention in multi-view 3D object detection, which has demonstrated promising applications in autonomous driving. Although multi-view camera systems can be deployed at low cost, the lack of depth information makes current approaches adopt large models for good performance. Therefore, it is essential to improve the efficiency of BEV 3D object detection. Knowledge Distillation (KD) is one of the most practical techniques to train efficient yet accurate models. However, BEV KD is still under-explored to the best of our knowledge. Different from image classification tasks, BEV 3D object detection approaches are more complicated and consist of several components. In this paper, we propose a unified framework named BEV-LGKD to transfer the knowledge in the teacher-student manner. However, directly applying the teacher-student paradigm to BEV features fails to achieve satisfying results due to heavy background information in RGB cameras. To solve this problem, we propose to leverage the localization advantage of LiDAR points. Specifically, we transform the LiDAR points to BEV space and generate the foreground mask and view-dependent mask for the teacher-student paradigm. It is to be noted that our method only uses LiDAR points to guide the KD between RGB models. As the quality of depth estimation is crucial for BEV perception, we further introduce depth distillation to our framework. Our unified framework is simple yet effective and achieves a significant performance boost. Code will be released.

Recent works have shown that optical flow can be learned by deep networks from unlabelled image pairs based on brightness constancy assumption and smoothness prior. Current approaches additionally impose an augmentation regularization term for continual self-supervision, which has been proved to be effective on difficult matching regions. However, this method also amplify the inevitable mismatch in unsupervised setting, blocking the learning process towards optimal solution. To break the dilemma, we propose a novel mutual distillation framework to transfer reliable knowledge back and forth between the teacher and student networks for alternate improvement. Concretely, taking estimation of off-the-shelf unsupervised approach as pseudo labels, our insight locates at defining a confidence selection mechanism to extract relative good matches, and then add diverse data augmentation for distilling adequate and reliable knowledge from teacher to student. Thanks to the decouple nature of our method, we can choose a stronger student architecture for sufficient learning. Finally, better student prediction is adopted to transfer knowledge back to the efficient teacher without additional costs in real deployment. Rather than formulating it as a supervised task, we find that introducing an extra unsupervised term for multi-target learning achieves best final results. Extensive experiments show that our approach, termed MDFlow, achieves state-of-the-art real-time accuracy and generalization ability on challenging benchmarks. Code is available at https://github.com/ltkong218/MDFlow.

事件相机感测每个像素强度更改，并产生具有高动态范围和运动模糊的异步事件流，显示出与传统相机的优势。训练基于事件的模型的障碍是缺乏大规模标记的数据。现有作品学习结束任务主要依赖于从有源像素传感器（APS）帧获得的标记或伪标记的数据集;然而，这种数据集的质量远远远非基于规范图像的那些。在本文中，我们提出了一种新颖的方法，称为\ textbf {evdistill}，通过来自培训的教师网络的知识蒸馏（KD）来学习未标记和未配对的事件数据（目标模型）的学生网络图像数据（源码模式）。为了使KD跨越未配对的模态，我们首先提出了双向模型重建（BMR）模块来桥接两种方式，并同时利用它们通过制造的对蒸馏到知识，从而导致推断不额外计算。 BMR通过端到端的端到端的终端任务和KD损耗得到改善。其次，我们利用两种方式的结构相似之处，并通过匹配其分布来调整知识。此外，由于大多数先前的特征KD方法是单态的，而且对我们的问题不太适用，我们建议利用亲和力图KD损失来提高蒸馏。我们对语义分割和对象识别的广泛实验表明，Evdistill达到了比现有的作品和仅具有事件和APS帧的效果更好的结果。

对于单眼深度估计，获取真实数据的地面真相并不容易，因此通常使用监督的合成数据采用域适应方法。但是，由于缺乏实际数据的监督，这仍然可能会导致较大的域间隙。在本文中，我们通过从真实数据中生成可靠的伪基础真理来开发一个域适应框架，以提供直接的监督。具体而言，我们提出了两种用于伪标记的机制：1）通过测量图像具有相同内容但不同样式的深度预测的一致性，通过测量深度预测的一致性； 2）通过点云完成网络的3D感知伪标记，该网络学会完成3D空间中的深度值，从而在场景中提供更多的结构信息，以完善并生成更可靠的伪标签。在实验中，我们表明我们的伪标记方法改善了各种环境中的深度估计，包括在训练过程中使用立体声对。此外，该提出的方法对现实世界数据集中的几种最新无监督域的适应方法表现出色。

我们研究无数据知识蒸馏（KD）进行单眼深度估计（MDE），该网络通过在教师学生框架下从训练有素的专家模型中压缩，同时缺乏目标领域的培训数据，从而学习了一个轻巧的网络，以实现现实世界深度感知。 。由于密集回归和图像识别之间的本质差异，因此以前的无数据KD方法不适用于MDE。为了加强现实世界中的适用性，在本文中，我们试图使用分布式模拟图像应用KD。主要的挑战是i）缺乏有关原始培训数据的对象分布的先前信息； ii）领域在现实世界和模拟之间的转移。为了应对第一个难度，我们应用对象图像混合以生成新的训练样本，以最大程度地覆盖目标域中对象的分布模式。为了解决第二个困难，我们建议利用一个有效学习的转换网络，以将模拟数据拟合到教师模型的特征分布中。我们评估了各种深度估计模型和两个不同数据集的建议方法。结果，我们的方法优于基线KD的优势，甚至在$ 1/6 $的图像中获得的性能略高，表现出了明显的优势。

Domain adaptive object detection (DAOD) aims to alleviate transfer performance degradation caused by the cross-domain discrepancy. However, most existing DAOD methods are dominated by computationally intensive two-stage detectors, which are not the first choice for industrial applications. In this paper, we propose a novel semi-supervised domain adaptive YOLO (SSDA-YOLO) based method to improve cross-domain detection performance by integrating the compact one-stage detector YOLOv5 with domain adaptation. Specifically, we adapt the knowledge distillation framework with the Mean Teacher model to assist the student model in obtaining instance-level features of the unlabeled target domain. We also utilize the scene style transfer to cross-generate pseudo images in different domains for remedying image-level differences. In addition, an intuitive consistency loss is proposed to further align cross-domain predictions. We evaluate our proposed SSDA-YOLO on public benchmarks including PascalVOC, Clipart1k, Cityscapes, and Foggy Cityscapes. Moreover, to verify its generalization, we conduct experiments on yawning detection datasets collected from various classrooms. The results show considerable improvements of our method in these DAOD tasks. Our code is available on \url{https://github.com/hnuzhy/SSDA-YOLO}.

深度完成旨在预测从深度传感器（例如Lidars）中捕获的极稀疏图的密集像素深度。它在各种应用中起着至关重要的作用，例如自动驾驶，3D重建，增强现实和机器人导航。基于深度学习的解决方案已经证明了这项任务的最新成功。在本文中，我们首次提供了全面的文献综述，可帮助读者更好地掌握研究趋势并清楚地了解当前的进步。我们通过通过对现有方法进行分类的新型分类法提出建议，研究网络体系结构，损失功能，基准数据集和学习策略的设计方面的相关研究。此外，我们在包括室内和室外数据集（包括室内和室外数据集）上进行了三个广泛使用基准测试的模型性能进行定量比较。最后，我们讨论了先前作品的挑战，并为读者提供一些有关未来研究方向的见解。

单眼深度估计（MDE）由于其低成本和机器人任务的关键功能，例如定位，映射和障碍物检测而吸引了激烈的研究。经过深入学习的发展，监督的方法已取得了巨大的成功，但它们依靠大量的地面深度注释，这些深度昂贵。无监督的域适应性（UDA）将知识从标记的源数据转移到未标记的目标数据，以放大监督学习的约束。但是，由于域移位问题，现有的UDA方法可能无法完全跨不同数据集的域差距对齐。我们认为，可以通过精心设计的特征分解来实现更好的域对齐。在本文中，我们提出了一种针对MDE的新型UDA方法，称为适应的学习功能分解（LFDA），该方法学会将功能空间分解为内容和样式组件。 LFDA仅尝试对齐内容组件，因为它具有较小的域间隙。同时，它不包括针对源域的样式组件，而不是训练主要任务。此外，LFDA使用单独的特征分布估计来进一步弥合域间隙。在三个域适应性MDE方案上进行了广泛的实验表明，与最先进的方法相比，所提出的方法可实现卓越的准确性和较低的计算成本。

监督的多视图立体声（MVS）方法在重建质量方面取得了显着进步，但遭受了收集大规模基础真相深度的挑战。在本文中，我们提出了一种基于知识蒸馏的MVS的新型自我监督培训管道，称为\ textit {kd-Mvs}，主要由自我监督的教师培训和基于蒸馏的学生培训组成。具体而言，使用光度和特征一致性同时以自学的方式对教师模型进行了训练。然后，我们通过概率知识转移将教师模型的知识提炼为学生模型。在对经过验证的知识的监督下，学生模型能够以很大的优势优于其老师。在多个数据集上进行的广泛实验表明，我们的方法甚至可以胜过监督方法。

事件摄像机是一种新型传感器，可感知每个像素强度变化，并输出具有高动态范围和运动模糊的异步事件流。已经证明，仅基于编码器解码器类似网络，单独的事件可以用于最终任务学习，例如语义分割。然而，由于事件稀疏并且大多数反映边缘信息，因此难以仅依赖于解码器恢复原始细节。此外，大多数方法对像素 - 明智的损失单独进行监督，这可能不足以完全利用稀疏事件的视觉细节，从而导致更少的性能。在本文中，我们提出了一个名为双传输学习（DTL）的简单且灵活的双流框架，以有效地增强了最终任务的性能，而无需增加额外推理成本。所提出的方法包括三个部分：事件到结束任务学习（EEL）分支，事件到图像转换（EIT）分支，以及传输学习（TL）模块，同时探讨特征级亲和信息和像素级知识EIT分支改善鳗鱼分公司。这种简单的新颖的方法导致了从事件中学习的强烈表示，并且通过最终任务（如语义分割和深度估计）的显着性能提升证明。

语义分割在广泛的计算机视觉应用中起着基本作用，提供了全球对图像​​的理解的关键信息。然而，最先进的模型依赖于大量的注释样本，其比在诸如图像分类的任务中获得更昂贵的昂贵的样本。由于未标记的数据替代地获得更便宜，因此无监督的域适应达到了语义分割社区的广泛成功并不令人惊讶。本调查致力于总结这一令人难以置信的快速增长的领域的五年，这包含了语义细分本身的重要性，以及将分段模型适应新环境的关键需求。我们提出了最重要的语义分割方法;我们对语义分割的域适应技术提供了全面的调查;我们揭示了多域学习，域泛化，测试时间适应或无源域适应等较新的趋势;我们通过描述在语义细分研究中最广泛使用的数据集和基准测试来结束本调查。我们希望本调查将在学术界和工业中提供具有全面参考指导的研究人员，并有助于他们培养现场的新研究方向。

When facing changing environments in the real world, the lightweight model on client devices suffers from severe performance drops under distribution shifts. The main limitations of the existing device model lie in (1) unable to update due to the computation limit of the device, (2) the limited generalization ability of the lightweight model. Meanwhile, recent large models have shown strong generalization capability on the cloud while they can not be deployed on client devices due to poor computation constraints. To enable the device model to deal with changing environments, we propose a new learning paradigm of Cloud-Device Collaborative Continual Adaptation, which encourages collaboration between cloud and device and improves the generalization of the device model. Based on this paradigm, we further propose an Uncertainty-based Visual Prompt Adapted (U-VPA) teacher-student model to transfer the generalization capability of the large model on the cloud to the device model. Specifically, we first design the Uncertainty Guided Sampling (UGS) to screen out challenging data continuously and transmit the most out-of-distribution samples from the device to the cloud. Then we propose a Visual Prompt Learning Strategy with Uncertainty guided updating (VPLU) to specifically deal with the selected samples with more distribution shifts. We transmit the visual prompts to the device and concatenate them with the incoming data to pull the device testing distribution closer to the cloud training distribution. We conduct extensive experiments on two object detection datasets with continually changing environments. Our proposed U-VPA teacher-student framework outperforms previous state-of-the-art test time adaptation and device-cloud collaboration methods. The code and datasets will be released.

作为许多自主驾驶和机器人活动的基本组成部分，如自我运动估计，障碍避免和场景理解，单眼深度估计（MDE）引起了计算机视觉和机器人社区的极大关注。在过去的几十年中，已经开发了大量方法。然而，据我们所知，对MDE没有全面调查。本文旨在通过审查1970年至2021年之间发布的197个相关条款来弥补这一差距。特别是，我们为涵盖各种方法的MDE提供了全面的调查，介绍了流行的绩效评估指标并汇总公开的数据集。我们还总结了一些代表方法的可用开源实现，并比较了他们的表演。此外，我们在一些重要的机器人任务中审查了MDE的应用。最后，我们通过展示一些有希望的未来研究方向来结束本文。预计本调查有助于读者浏览该研究领域。

无监督的域适应性（UDA）旨在使标记的源域的模型适应未标记的目标域。现有的基于UDA的语义细分方法始终降低像素级别，功能级别和输出级别的域移动。但是，几乎所有这些都在很大程度上忽略了上下文依赖性，该依赖性通常在不同的领域共享，从而导致较不怀疑的绩效。在本文中，我们提出了一个新颖的环境感知混音（camix）框架自适应语义分割的框架，该框架以完全端到端的可训练方式利用了上下文依赖性的这一重要线索作为显式的先验知识，以增强对适应性的适应性目标域。首先，我们通过利用积累的空间分布和先前的上下文关系来提出上下文掩盖的生成策略。生成的上下文掩码在这项工作中至关重要，并将指导三个不同级别的上下文感知域混合。此外，提供了背景知识，我们引入了重要的一致性损失，以惩罚混合学生预测与混合教师预测之间的不一致，从而减轻了适应性的负面转移，例如早期绩效降级。广泛的实验和分析证明了我们方法对广泛使用的UDA基准的最新方法的有效性。

我们提出了自我监督单眼深度估计（SDE）的通用多任务培训框架。深入培训的深度模型，具有在标准单任务SDE框架中培训的相同型号。通过将额外的自蒸馏任务引入标准的SDE训练框架，低置训练深度网络，不仅可以预测图像重建任务的深度图，而且还用于从培训的教师网络蒸馏出具有未标记数据的知识。为了利用这种多任务设置，我们为每个任务提出了同性恋的不确定性配方，以惩罚可能受教师网络噪声影响的区域，或违反SDE假设。我们对Kitti提供了广泛的评估，以展示使用拟议框架培训一系列现有网络实现的改进，我们在此任务上实现了最先进的表现。此外，子深度使模型能够估计深度输出的不确定性。

交通场景边缘壳体的语义分割的鲁棒性是智能运输安全的重要因素。然而，交通事故的大多数关键场景都是非常动态和以前看不见的，这严重损害了语义分割方法的性能。另外，在高速驾驶期间传统相机的延迟将进一步降低时间尺寸中的上下文信息。因此，我们建议从基于事件的数据提取动态上下文，以更高的时间分辨率来增强静态RGB图像，即使对于来自运动模糊，碰撞，变形，翻转等的流量事故而言，此外，为评估分割交通事故中的性能，我们提供了一个像素 - 明智的注释事故数据集，即Dada-Seg，其中包含来自交通事故的各种临界情景。我们的实验表明，基于事件的数据可以通过在事故中保留快速移动的前景（碰撞物体）的微粒运动来提供互补信息以在不利条件下稳定语义分割。我们的方法在拟议的事故数据集中实现了+ 8.2％的性能增益，超过了20多种最先进的语义细分方法。已经证明该提案对于在多个源数据库中学到的模型，包括CityScapes，Kitti-360，BDD和Apolloscape的模型始终如一。