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盡管主動學習在圖像識別方面取得了長足的進步，但仍然缺乏一種專門適用于目標檢測的示例級的主動學習方法。在本文中，我們提出了多示例主動目標檢測（MI-AOD），通過觀察示例級的不確定性來選擇信息量最大的圖像用于檢測器的訓練。MI-AOD定義了示例不確定性學習模塊，該模塊利用在已標注集上訓練的兩個對抗性示例分類器的差異來預測未標注集的示例不確定性。MI-AOD將未標注的圖像視為示例包，并將圖像中的特征錨視為示例，并通過以多示例學習（MIL）方式對示例重加權的方法來估計圖像的不確定性。反復進行示例不確定性的學習和重加權有助于抑制噪聲高的示例，來縮小示例不確定性和圖像級不確定性之間的差距。實驗證明，MI-AOD為示例級的主動學習設置了堅實的基線。在常用的目標檢測數據集上，MI-AOD和最新方法相比具有明顯的優勢，尤其是在已標注集很小的情況下。

代碼地址為//github.com/yuantn/MI-AOD

Neural Architecture Search with Random Labels 現有的主流NAS算法通過子網絡在驗證集上的預測性能來進行模型搜索，但是在參數共享機制下，驗證集上的預測性能和模型真實性能存在較大的差異。我們首次打破了這種基于預測性能進行模型評估的范式，從模型收斂速度的角度來進行子網絡評估并假設：模型收斂速度越快，其對應的預測性能越高。

基于模型收斂性框架，我們發現模型收斂性與圖像真實標簽無關，便進一步提出使用隨機標簽進行超網絡訓練的新NAS范式-RLNAS。RLNAS在多個數據集（NAS-Bench-201，ImageNet）以及多個搜索空間（DARTS，MobileNet-like）進行了驗證，實驗結果表明RLNAS僅使用隨機標簽搜索出來的結構便能達到現有的NAS SOTA的水平。RLNAS初聽比較反直覺，但其出乎意料的好結果為NAS社區提出了一組更強的基線，同時也進一步啟發了對NAS本質的思考。 //www.zhuanzhi.ai/paper/73ff2aa2c413ba1035d0c205173ca72a

自監督學習已被廣泛應用于從未標記圖像中獲取可轉移的表示。特別是，最近的對比學習方法在下游圖像分類任務中表現出了令人印象深刻的性能。這些對比方法主要集中在語義保留變換下的圖像級上生成不變的全局表示，容易忽略局部表示的空間一致性，因此在目標檢測和實例分割等本地化任務的預處理中存在一定的局限性。此外，在現有的對比方法中使用的積極裁剪視圖可以最小化單個圖像中語義不同區域之間的表示距離。

在本文中，我們提出了一種用于多目標和特定位置任務的空間一致表示學習算法(SCRL)。特別地，我們設計了一個新的自監督目標，試圖根據幾何平移和縮放操作產生隨機裁剪局部區域的連貫空間表示。在使用基準數據集的各種下游定位任務上，提出的SCRL顯示了相對于圖像級監督前訓練和最先進的自監督學習方法的顯著性能改進。代碼將會被發布。

//www.zhuanzhi.ai/paper/86fc25415eef2e6e1ed9019494ce1fcf

//www.zhuanzhi.ai/paper/cc9fa0af60aee58e256bce07f15065a0

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本文是新加坡國立大學Qinbin Hou&Jiashi Feng等人在注意力機制方面的一次探索，針對如何有效提升移動網絡的卷積特征表達能力，以及通道注意力(如SE)機制能夠有效建模通道間相關性但忽視了位置信息的問題，提出了一種的新穎的注意力機制：Coordinate Attention。

Coordinate Attention通過水平與垂直方向注意力圖捕獲特征的遠程依賴關系，而且水平與垂直注意力還可以有效保持精確的位置信息。所提注意力集中的精確位置信息無論對于分類，還是檢測與分割而言都是一種非常重要的性能，因而所提注意力機制在圖像分類、目標檢測以及語義分割方面均取得了顯著的性能提升，尤其需要注意的是，所提注意力尤其適合于語義分割等稠密預測任務

移動網絡設計的近期研究表明：通道注意力(如Squeeze-and-Excitation)機制對于提升模型性能極為有效，但是忽略了位置信息，這對于生成空間選擇注意力圖非常重要。

針對通道注意力機制存在的上述問題，我們提出了一種用于移動網絡的新穎注意力機制：它將位置信息嵌入到通道注意力中，我們將其稱之為Coordinate Attention。不同于通道注意力將特征張量通過GAP轉換為特征向量，坐標注意力將通道注意力拆分為兩個1D特征編碼過程，分別沿著兩個空間方向集成特征。

通過這種處理，遠程相關性可以通過空間方向捕獲，于此同時，精確的位置信息可以通過另一個空間方向得以保持。所得到的特征圖分辨編碼為成對的方向相關注意力圖與通道注意力圖(兩者具有互補性)，并用于增強輸入特征以增廣目標的表達能力。

所提坐標注意力機制極為簡單，可以靈活嵌入到現有移動網絡(比如MobileNetV2, MobileN2Xt, EfficientNet)中，且幾乎不會導致額外的計算負載。

我們通過實驗證實：坐標注意力不僅有助于ImageNet分類，在下游任務(比如目標檢測、語義分割)上表達更佳。下圖給出了所提注意力與SE/CBAM在不同任務上的性能對比。

我們提出了自監督幾何感知(SGP)，這是第一個學習特征描述符進行對應匹配的通用框架，不需要任何真實的幾何模型標簽(例如，相機姿態，剛性轉換)。我們的第一個貢獻是將幾何感知形式化為一個優化問題，在給定大量視覺測量數據(如圖像、點云)的基礎上，聯合優化特征描述符和幾何模型。在這個優化公式下，我們展示了視覺領域的兩個重要的研究流，即魯棒模型擬合和深度特征學習，對應著優化未知變量的一個塊，同時固定另一個塊。這種分析自然引出了我們的第二個貢獻——SGP算法，它執行交替最小化來解決聯合優化。SGP迭代地執行兩個元算法:一個教師對已知的學習特征進行魯棒模型擬合以生成幾何偽標簽，一個學生在偽標簽的嘈雜監督下進行深度特征學習。作為第三個貢獻，我們將SGP應用于大規模真實數據集上的兩個感知問題，即MegaDepth上的相對相機姿態估計和3DMatch上的點云配準。我們證明，SGP達到了最先進的性能，與使用真實標簽訓練的受監督的模型相當。

人類有一種辨別環境中未知物體的本能。當最終獲得相應的知識時，對這些未知實例的內在好奇心有助于了解它們。這激勵我們提出一種新穎的計算機視覺問題稱:“開放世界目標檢測”,在一個模型的任務是:1) 識別的對象沒有被介紹，成為“未知”,沒有明確的監督,和 2)增量學習這些識別未知類別。本文提出了一種基于對比聚類和基于能量的未知識別的開放世界目標檢測方案。我們的實驗評價和消融研究分析了ORE 在實現開放世界目標的有效性。作為一個有趣的副產品，我們發現識別和描述未知實例有助于減少增量對象檢測設置中的混亂，在增量對象檢測設置中，我們實現了最先進的性能，而不需要額外的方法努力。我們希望我們的工作將吸引對這一新確定的關鍵研究方向的進一步研究。

//www.zhuanzhi.ai/paper/a94d7461d020972ee8352af42d75d543

通過一個transformer編碼器-解碼器架構的目標檢測transformers (DETR)取得了與Faster R-CNN相匹配的性能。受預訓練transformer在自然語言處理中取得的巨大成功的啟發，我們提出了一種基于隨機查詢補丁檢測的無監督預訓練目標檢測任務。具體地說，我們從給定的圖像中隨機裁剪小塊，然后將它們作為查詢輸入解碼器。該模型經過預訓練，從原始圖像中檢測出這些查詢補丁。在預訓練，我們解決了兩個關鍵問題:多任務學習和多查詢定位。(1)為了權衡在前置任務中分類和定位的多任務學習，我們凍結CNN骨干，提出一個與patch檢測聯合優化的patch特征重構分支。(2)為實現多查詢定位，我們引入了單查詢補丁的UP-DETR ，并將其擴展為具有對象查詢洗牌和注意掩碼的多查詢補丁。在我們的實驗中，UP-DETR算法在PASCAL VOC和COCO數據集上具有更快的收斂速度和更高的精度，顯著提高了DETR算法的性能。代碼很快就會發布。

目標檢測器通常在完全標注實例的監督學習情況下獲得很好的結果。但是，對于稀疏實例注釋，它們的性能遠遠不能令人滿意。現有的稀疏標注目標檢測方法主要是對難的負樣本的損失進行重加權，或者將未標注的實例轉換為忽略區域，以減少假陰性的干擾。我們認為這些策略是不夠的，因為它們最多可以減輕由于缺少注釋而造成的負面影響。在本文中，我們提出了一個簡單而有效的機制，稱為協同挖掘，稀疏標注的目標檢測。在協同挖掘中，一個連體網絡的兩個分支相互預測偽標簽集。為了增強多視圖學習和更好地挖掘未標記實例，將原始圖像和相應的增強圖像分別作為Siamese網絡的兩個分支的輸入。協同挖掘可以作為一種通用的訓練機制，應用于大多數現代目標檢測器。在三種不同稀疏注釋設置的MS COCO數據集上進行了實驗，使用兩種典型的框架:基于錨的檢測器RetinaNet和無錨檢測器FCOS。實驗結果表明，與RetinaNet的協同挖掘方法相比，在相同的稀疏標注設置下，相比于不同的基線，改進了1.4%~2.1%，超過了現有的方法。

//www.zhuanzhi.ai/paper/26fe94a8c64fbb5140619ab72ed036d1