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我們生活在一個由大量不同模態內容構建而成的多媒體世界中，不同模態信息之間具有高度的相關性和互補性，多模態表征學習的主要目的就是挖掘出不同模態之間的共性和特性，產生出可以表示多模態信息的隱含向量.該文章主要介紹了目前應用較廣的視覺語言表征的相應研究工作，包括傳統的基于相似性模型的研究方法和目前主流的基于語言模型的預訓練的方法.目前比較好的思路和解決方案是將視覺特征語義化然后與文本特征通過一個強大的特征抽取器產生出表征，其中Transformer[1]作為主要的特征抽取器被應用表征學習的各類任務中.文章分別從研究背景、不同研究方法的劃分、測評方法、未來發展趨勢等幾個不同角度進行闡述.

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6125&flag=1

隨著數據采集技術的進步,帶有地理位置信息的時空數據迅速增長,迫切需要探索有效的時空數據建模方法。時空序列預測是時空數據建模的基礎方法之一,它廣泛應用于很多領域。目前缺乏對它進行綜述的中文文獻,因而對這些方法進行歸納和總結具有重要的研究意義。針對時空序列預測問題進行了研究,首先回顧了其應用背景和發展歷程,介紹了它的相關定義及特點。然后按其類別介紹了傳統的時空序列預測方法、基于傳統機器學習的時空序列預測方法和基于深度學習的時空序列預測方法,并分析了這些方法的應用范圍和優缺點。最后對時空序列預測未來的研究方向進行了梳理和展望,為研究者們進一步深入研究時空序列預測問題奠定了理論基礎。

//kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CJFD&dbname=CJFDAUTO&filename=JSYJ202010001&v=Dhm5rO5ZeYgyZbNpnHoaIPZm2jZat5Y1%25mmd2BxLMLQnQvulreqkfkSD6lv0FxAe0uh1D

行人再識別的主要任務是利用計算機視覺對特定行人進行跨視域匹配和檢索。相比于傳統算法,由數據驅 動的深度學習方法所提取的特征更能表征行人之間的區分性。對行人再識別的背景及研究歷史、主要面臨的挑 戰、主要方法、數據集及評價指標進行了梳理和總結。主要從特征表達、局部特征、生成對抗網絡三個方面對行人 再識別的算法進行分析,列舉了行人再識別9個常用數據集、3個評價標準和14種典型方法在 Market1501數據集 上取得的準確率,最后對行人再識別的未來研究方向進行展望。

智能視頻監控(IVS)是當前計算機視覺和機器學習領域的一個活躍研究領域，為監控操作員和取證視頻調查者提供了有用的工具。人的再識別(PReID)是IVS中最關鍵的問題之一，它包括識別一個人是否已經通過網絡中的攝像機被觀察到。PReID的解決方案有無數的應用，包括檢索顯示感興趣的個體的視頻序列，甚至在多個攝像機視圖上進行行人跟蹤。文獻中已經提出了不同的技術來提高PReID的性能，最近研究人員利用了深度神經網絡(DNNs)，因為它在類似的視覺問題上具有令人信服的性能，而且在測試時執行速度也很快。鑒于再識別解決方案的重要性和廣泛的應用范圍，我們的目標是討論在該領域開展的工作，并提出一項最先進的DNN模型用于這項任務的調查。我們提供了每個模型的描述以及它們在一組基準數據集上的評估。最后，我們對這些模型進行了詳細的比較，并討論了它們的局限性，為今后的研究提供了指導。

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。

最近深度神經網絡已經在監督識別任務上取得了令人振奮的突破，但是深度神經網絡要求每個類都有足夠 多的且完全標注的訓練數據。如何從少數訓練樣本中學習并識別新的類別，對于深度神經網絡來說是一個具有挑戰性的問題。針對如何解決少樣本學習的問題，全面總結了現有的基于深度神經網絡的少樣本學習方法，涵蓋了方法 所用模型、數據集及評估結果等各個方面。具體地，針對基于深度神經網絡的少樣本學習方法，提出將其分為四種 類別，即數據增強方法、遷移學習方法、度量學習方法和元學習的方法；對于每個類別，進一步將其分為幾個子類 別，并且在每個類別與方法之間進行一系列比較，以顯示各種方法的優劣和各自的特點。最后，強調了現有方法的局限性，并指出了少樣本學習研究領域的未來研究方向。

摘要：近年來，深度學習模型在圖像、語音、文本識別等領域內取得了顯著成就。然而，深度學習模型嚴重依賴于大量標簽數據，使得其在數據缺乏的特殊領域內應用嚴重受限。面對數據缺乏等現實挑戰，很多學者針對數據依賴小的弱監督機器學習方法開展研究，出現了很多典型研究方向，如小樣本學習、零樣本學習等。針對弱監督機器學習方法，系統闡述了小樣本學習、零樣本學習、零—小樣本學習的問題定義、當前主要方法以及主流實驗設計，最后基于當前研究中出現的問題，對下一階段研究方向進行了總結展望。

題目： 基于深度學習的行人重識別研究進展

摘要：

行人重識別是計算機視覺領域近年來非常熱的一個研究課題, 可以被視為圖像檢索的一個子問題, 其目標是給定一個監控行人圖像檢索跨設備下的該行人圖像. 傳統的方法依賴手工特征, 不能適應數據量很大的復雜環境。近年來隨著深度學習的發展, 大量基于深度學習的行人重識別方法被提出。本文先簡單介紹了該問題的定義及傳統方法的局限, 并列舉了一些適用于深度學習方法的行人重識別數據集。 此外我們詳細地總結了一些比較典型的基于深度學習的行人重識別方法, 并比較了部分算法在 Market1501 數據集上的性能表現。最后我們對該問題未來的研究方向做了一個展望。

作者簡介：

羅浩，浙江大學控制科學與工程學院智能系統與控制研究所博士研究生。2015年獲得浙江大學控制科學與工程學士學位，主要研究方向為行人重識別, 多目標跟蹤, 深度學習, 計算機視覺方向。

姜偉，浙江大學控制科學與工程學院智能系統與控制研究所副教授。2005年獲得日本東京工業大學博士學位，主要研究方向為機器視覺, 計算機圖形學, 機器學習。

范星，浙江大學控制科學與工程學院博士研究生。2015年獲得浙江大學控制科學與工程學士學位，主要研究方向為行人重識別。

張思朋，2016年獲得浙江大學控制科學與工程碩士學位，主要研究方向為計算機視覺, 行人重識別。