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領域適應(DA)提供了重用數據和模型用于新問題領域的有價值的方法。然而，對于具有不同數據可用性的時間序列數據，還沒有考慮到健壯的技術。在本文中，我們做出了三個主要貢獻來填補這一空白。我們提出了一種新的時間序列數據卷積深度域自適應模型(CoDATS)，該模型在現實傳感器數據基準上顯著提高了最先進的DA策略的準確性和訓練時間。通過利用來自多個源域的數據，我們增加了CoDATS的有用性，從而進一步提高了與以前的單源方法相比的準確性，特別是在域之間具有高度可變性的復雜時間序列數據集上。其次，我們提出了一種新的弱監督域自適應(DA-WS)方法，利用目標域標簽分布形式的弱監督，這可能比其他數據標簽更容易收集。第三，我們對不同的真實數據集進行了綜合實驗，以評估我們的域適應和弱監督方法的有效性。結果表明，用于單源DA的CoDATS比最先進的方法有了顯著的改進，并且我們使用來自多個源域和弱監督信號的數據實現了額外的準確性改進。

組合優化是計算機視覺的常用方法。例如，在諸如語義分割、人體姿態估計和動作識別等應用中，為解決條件隨機域(CRFs)中的推理問題而編寫的程序可以生成與圖像視覺特征一致的結構化輸出。然而，在CRFs中求解推理通常是棘手的，而近似方法在計算上要求很高，并且僅限于一元的、成對的和手工制作的高階勢形式。在這篇論文中，我們證明了我們可以學習程序啟發式。策略，用于解決高階CRFs中推理任務的語義分割，采用強化學習。我們的方法有效地解決了推理任務，而沒有對勢的形式施加任何約束。我們在Pascal VOC和MOTS數據集上展示了引人注目的結果。

在需要平衡性能和參數效率的應用中，選擇深度神經網絡結構是一個基本問題。標準方法依賴于特定數據集上的特別工程或計算上昂貴的驗證。相反，我們試圖通過網絡的內在能力來量化網絡的獨特性和健壯性，從而在不需要任何數據的情況下進行有效的架構比較。基于深度學習和稀疏逼近之間的理論聯系，我們提出了深度框架潛力:一種與表征穩定性近似相關的相干性度量，但具有僅依賴于網絡結構的最小值。這為聯合量化架構超參數(如深度、寬度和跳過連接)的貢獻提供了一個框架。我們驗證了它作為模型選擇標準的作用，并證明了它與各種通用殘差和密集連接的網絡架構上的泛化誤差之間的相關性。

場景流估計在三維環境感知中越來越受到重視。單目場景流估計是一個高度不適定的問題，目前缺乏實用的解決方案。單目場景流估計是從兩個時間上連續的圖像中獲取三維結構和三維運動。我們提出了一種新的單目場景流算法，該算法具有較強的精度和實時性。采用逆問題觀點，我們設計了一個單獨的卷積神經網絡(CNN)，它可以成功地從一個經典的光流成本體積同時估計深度和三維運動。我們采用帶有三維損失函數和遮擋推理的自監督學習來利用未標記的數據。我們驗證了我們的設計選擇，包括代理丟失和增加設置。我們的模型在單目場景流的無監督/自監督學習方法中達到了最先進的精度，并在光流和單目深度估計子任務中獲得了具有競爭力的結果。半監督微調進一步提高了精度，并在實時產生有希望的結果。

題目： Deep Unfolding Network for Image Super-Resolution

摘要：

基于學習的單圖像超分辨率(SISR)方法不斷顯示出優于傳統的基于模型的方法的有效性和效率，這主要是由于端到端的訓練。但是，與基于模型的方法不同，基于模型的方法可以在統一的MAP(maximum a posteriori)框架下處理具有不同比例因子、模糊內核和噪聲級別的SISR問題，基于學習的方法通常缺乏這種靈活性。為了解決這一問題，本文提出了一種基于學習方法和基于模型方法的端到端可訓練展開網絡。具體來說，通過半二次分裂算法展開映射推理，可以得到由交替求解一個數據子問題和一個先驗子問題組成的固定次數的迭代。這兩個子問題可以用神經模塊來解決，從而得到一個端到端可訓練的迭代網絡。因此，所提出的網絡繼承了基于模型的方法的靈活性，在保持基于學習的方法的優點的同時，通過單一模型對不同尺度因子的模糊、有噪聲的圖像進行超分辨。大量的實驗證明了所提出的深度展開網絡在靈活性、有效性和可推廣性方面的優越性。

人臉識別系統在實際應用中往往會遇到一些不可見的領域，由于其泛化能力較差而導致性能不佳。例如，一個訓練有素的webface數據模型不能處理監視場景中的ID和Spot任務。在本文中，我們的目標是學習一個不需要任何模型更新就可以直接處理新的未知域的廣義模型。為此，我們提出了一種新的基于元學習的人臉識別方法——元人臉識別(Meta face recognition, MFR)。MFR以元優化目標綜合源/目標域移位，這要求模型不僅要在綜合的源域上學習有效的表示，還要在綜合的目標域上學習有效的表示。具體來說，我們通過域級抽樣策略構建域移位批次，并通過優化多域分布得到合成源/目標域上的反向傳播梯度/元梯度。進一步結合梯度和元梯度對模型進行更新，提高了模型的泛化能力。此外，我們提出了兩種評估廣義人臉識別的基準。在我們的基準上進行的實驗驗證了我們的方法與幾個基線和其他技術水平的比較的普遍性。提出的基準將在//github.com/cleardusk/MFR上提供。

弱監督語義分割是一項具有挑戰性的任務，因為沒有提供像素級的標簽信息供訓練使用。最近的方法利用分類網絡，通過選擇具有強響應的區域來定位目標。然而，雖然這種響應映射提供了稀疏信息，但在自然圖像中像素之間存在很強的兩兩關系，可以利用這種兩兩關系將稀疏映射傳播到更密集的區域。本文提出了一種迭代算法來學習這種兩兩關系，它由兩個分支組成，一個是學習每個像素的標簽概率的一元分割網絡，另一個是學習親和矩陣并細化由一元網絡生成的概率圖的兩兩親和網絡。將兩兩網絡的細化結果作為監督，對一元網絡進行訓練，通過迭代的方法逐步獲得較好的分割效果。為了在不需要精確標注的情況下獲得可靠的像素親和力，我們還提出了可信區域的挖掘方法。我們證明了迭代訓練這個框架等價于優化一個收斂到局部最小值的能量函數。在PASCAL VOC 2012和COCO數據集上的實驗結果表明，所提出的算法在性能上優于目前最先進的方法。