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摘要：大數據是多源異構的。在信息技術飛速發展的今天，多模態數據已成為近來數據資源的主要形式。研究多模態學習方法，賦予計算機理解多源異構海量數據的能力具有重要價值。本文歸納了多模態的定義與多模態學習的基本任務，介紹了多模態學習的認知機理與發展過程。在此基礎上，重點綜述了多模態統計學習方法與深度學習方法。此外，本文系統歸納了近兩年較為新穎的基于對抗學習的跨模態匹配與生成技術。本文總結了多模態學習的主要形式，并對未來可能的研究方向進行思考與展望。

摘要: 三維重建在視覺方面具有很高的研究價值, 在機器人視覺導航、智能車環境感知系統以及虛擬現實中被廣泛應用.本文對近年來國內外基于視覺的三維重建方法的研究工作進行了總結和分析, 主要介紹了基于主動視覺下的激光掃描法、結構光法、陰影法以及TOF (Time of flight)技術、雷達技術、Kinect技術和被動視覺下的單目視覺、雙目視覺、多目視覺以及其他被動視覺法的三維重建技術, 并比較和分析這些方法的優點和不足.最后對三維重建的未來發展作了幾點展望。

知識圖譜是人工智能的重要基石，因其包含豐富的圖結構和屬性信息而受到廣泛關注.知識圖譜可以精確語義描述 現實世界中的各種實體及其聯系，其中頂點表示實體，邊表示實體間的聯系.知識圖譜劃分是大規模知識圖譜分布式處理的 首要工作，對知識圖譜分布式存儲、查詢、推理和挖掘起基礎支撐作用.隨著知識圖譜數據規模及分布式處理需求的不斷增 長，如何對其進行劃分已成為目前知識圖譜研究熱點問題.從知識圖譜和圖劃分的定義出發，系統性地介紹當前知識圖譜數 據劃分的各類算法，包括基本、多級、流式、分布式和其他類型圖劃分算法.首先，介紹 4 種基本圖劃分算法：譜劃分算法、 幾何劃分算法、分支定界算法、KL 及其衍生算法，這類算法通常用于小規模圖數據或作為其他劃分算法的一部分；然后， 介紹多級圖劃分算法，這類算法對圖粗糙化后進行劃分再投射回原始圖，根據粗糙化過程分為基于匹配的算法和基于聚合的 算法；其次，描述 3 種流式圖劃分算法，這類算法將頂點或邊加載為序列后進行劃分，包括哈希算法、貪心算法、Fennel 算法，以及這 3 種算法的衍生算法；再次，介紹以 KaPPa、JA-BE-JA 和輕量級重劃分為代表的分布式圖劃分算法及它們的 衍生算法；同時，在其他類型圖劃分算法中，介紹近年來新興的 2 種圖劃分算法：標簽傳播算法和基于查詢負載的算法。通 過在合成與真實知識圖譜數據集上的豐富實驗，比較了 5 類知識圖譜代表性劃分算法在劃分效果、查詢處理與圖數據挖掘方 面的性能差異，分析實驗結果并推廣到推理層面，獲得了基于實驗的知識圖譜劃分算法性能評價結論。最后，在對已有方法 分析和比較的基礎上，總結目前知識圖譜數據劃分面臨的主要挑戰，提出相應的研究問題，并展望未來的研究方向.

摘要： 目標檢測算法應用廣泛,一直是計算機視覺領域備受關注的研究熱點。近年來,隨著深度學習的發展,3D圖像的目標檢測研究取得了巨大的突破。與2D目標檢測相比,3D目標檢測結合了深度信息,能夠提供目標的位置、方向和大小等空間場景信息,在自動駕駛和機器人領域發展迅速。文中首先對基于深度學習的2D目標檢測算法進行概述;其次根據圖像、激光雷達、多傳感器等不同數據采集方式,分析目前具有代表性和開創性的3D目標檢測算法;結合自動駕駛的應用場景,對比分析不同 3D 目標檢測算法的性能、優勢和局限性;最后總結了3D目標檢測的應用意義以及待解決的問題,并對 3D 目標檢測的發展方向和新的挑戰進行了討論和展望。

目標檢測的任務是從圖像中精確且高效地識別、定位出大量預定義類別的物體實例。隨著深度學習的廣泛應用，目標檢測的精確度和效率都得到了較大提升，但基于深度學習的目標檢測仍面臨改進與優化主流目標檢測算法的性能、提高小目標物體檢測精度、實現多類別物體檢測、輕量化檢測模型等關鍵技術的挑戰。針對上述挑戰，本文在廣泛文獻調研的基礎上，從雙階段、單階段目標檢測算法的改進與結合的角度分析了改進與優化主流目標檢測算法的方法，從骨干網絡、增加視覺感受野、特征融合、級聯卷積神經網絡和模型的訓練方式的角度分析了提升小目標檢測精度的方法，從訓練方式和網絡結構的角度分析了用于多類別物體檢測的方法，從網絡結構的角度分析了用于輕量化檢測模型的方法。此外，對目標檢測的通用數據集進行了詳細介紹，從4個方面對該領域代表性算法的性能表現進行了對比分析，對目標檢測中待解決的問題與未來研究方向做出預測和展望。目標檢測研究是計算機視覺和模式識別中備受青睞的熱點，仍然有更多高精度和高效的算法相繼提出，未來將朝著更多的研究方向發展。

簡介：

如今,深度學習已被廣泛應用于圖像分類和圖像識別的問題中,取得了令人滿意的實際效果,成為許多人 工智能應用的關鍵所在.在對于模型準確率的不斷探究中,研究人員在近期提出了“對抗樣本”這一概念.通過在原有 樣本中添加微小擾動的方法,成功地大幅度降低原有分類深度模型的準確率,實現了對于深度學習的對抗目的,同時 也給深度學習的攻方提供了新的思路,對如何開展防御提出了新的要求.在介紹對抗樣本生成技術的起源和原理的 基礎上,對近年來有關對抗樣本的研究和文獻進行了總結,按照各自的算法原理將經典的生成算法分成兩大類——全像素添加擾動和部分像素添加擾動.之后,以目標定向和目標非定向、黑盒測試和白盒測試、肉眼可見和肉眼不可見的二級分類標準進行二次分類.同時,使用 MNIST 數據集對各類代表性的方法進行了實驗驗證,以探究各種方法的優缺點.最后總結了生成對抗樣本所面臨的挑戰及其可以發展的方向,并就該技術的發展前景進行了探討.

內容簡介：

本文重點對生成對抗樣本的已有研究工作進行綜述,主要選取了近年來有代表性的或取得比較顯著效果的方法進行詳細的原理介紹和優缺點分析.按照其生成方式和原理的不同,分為全像素添加擾動和部分像素添 加擾動兩類.在此基礎上,根據目標是否定向、是否黑盒和是否肉眼可見這 3 個標準進行細分,將各類方法中的 代表性算法在統一數據集(MNIST)上進行測試,驗證并分析其優缺點,終總結提出未來的發展前景. 本文第 1 節主要介紹對抗樣本的基本概念和基礎知識,包括對抗樣本本身的定義、其延伸有關的相關概念 以及基本操作流程.第 2 節則指出對抗樣本是從深度學習中衍生出來的概念,同時介紹了對抗樣本有效性的評估方法.第 3 節則介紹對抗樣本的起源,說明了對抗樣本的產生契機和原理解釋.第 4 節介紹生成對抗樣本的發展狀況,以全像素添加擾動和部分像素添加擾動兩大類進行算法說明,同時總結生成方法中常用的數據集.第 5 節是對第 4 節中代表方法的實驗,結合對同一數據集的效果測試來說明各類方法的優缺點.通過這些優缺點,在 第 6 節中討論對抗樣本生成技術面臨的挑戰和前景預測.

目錄：

• 1 簡 介

  • 1.1 樣本的定義
  • 1.2 相關概念
  • 1.3 基本操作流程

• 2 前 傳

  • 2.1機器學習在分類問題中的運用
  • 2.2 深度學習在分類問題中的運用
  • 2.3 評估方法

• 3 起源

  • 3.1 首次發現
  • 3.2 基本原理

• 4 發 展

  • 4.1 分類方式及代表模型
  • 4.2 常用數據集

• 5 實驗結果對比

• 6 面臨挑戰與前景預測

密歇根大學Zhengxia Zou博士等人近期發布了《Object Detection in 20 Years: A Survey》，這篇綜述論文對近四分之一世紀(20世紀90年代至2019年)的400余篇論文進行了廣泛的回顧，涵蓋了許多主題，包括歷史上的里程碑檢測器、檢測數據集、度量、檢測系統的基本構建模塊、加速技術以及最新的檢測方法。本文還綜述了行人檢測、人臉檢測、文本檢測等重要的檢測應用，并對其面臨的挑戰以及近年來的技術進步進行了深入分析。

目標檢測作為計算機視覺中最基本、最具挑戰性的問題之一，近年來受到了廣泛的關注。它在過去二十年的發展可以說是計算機視覺歷史的縮影。如果我們把今天的目標檢測看作是深度學習力量下的一種技術美學，那么讓時光倒流20年，我們將見證冷兵器時代的智慧。本文從目標檢測技術發展的角度，對近四分之一世紀(20世紀90年代至2019年)的400余篇論文進行了廣泛的回顧。本文涵蓋了許多主題，包括歷史上的里程碑檢測器、檢測數據集、度量、檢測系統的基本構建模塊、加速技術以及最新的檢測方法。本文還綜述了行人檢測、人臉檢測、文本檢測等重要的檢測應用，并對其面臨的挑戰以及近年來的技術進步進行了深入分析。