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由于數據有限甚至不均衡，半監督語義分割在某些類別上的性能往往較差，例如在cityscape數據集中顯示長尾標簽分布的尾類。現有的方法幾乎都忽視了這個問題，并對類別一視同仁。一些流行的方法，如一致性正則化或偽標簽，甚至可能會損害對表現不佳類別的學習，這些類別的預測或偽標簽可能太不準確，無法指導對未標記數據的學習。本文針對這一問題，提出了一種新的半監督語義分割框架——自適應均衡學習(adaptive equalization learning, AEL)。AEL自適應地平衡了訓練好的和表現不好的類別，在訓練期間用一個信心庫動態跟蹤類別的表現。信心庫被用作向表現不佳的類別傾斜訓練的指標，具體體現在三種策略中: 1) 自適應的Copy-Paste和CutMix數據增強方法，使表現不佳的類別有更多的機會被復制或刪除; 2) 自適應數據采樣方法，鼓勵對表現不佳類別的像素進行采樣; 3) 采用一種簡單而有效的加權方法來減輕偽標記帶來的訓練噪聲。在實驗上，在不同的數據劃分協議下，AEL在Cityscapes和Pascal VOC基準測試上的表現大大優于最先進的方法。

代碼可在//github.com/hzhupku/SemiSeg-AEL上找到。

弱監督學習是一種有效的機器學習方法，是當前機器學習研究的熱門話題，它可以有效減少標注數據所需的人力與時間。該論文提出了一種新穎的基于相似置信度學習的算法，該算法建立了無需真實標簽，僅利用成對的無標簽樣本以及它們之間的相似度構造分類風險無偏估計量，并從理論上證明了該方法的概率收斂誤差上界。在大數據時代標簽缺失的情況下，對提高數據利用效率方面有著十分重要的意義。

//arxiv.org/abs/2102.06879

本文是第一個將Transformers應用于視頻分割領域的方法。視頻實例分割指的是同時對視頻中感興趣的物體進行分類，分割和跟蹤的任務。現有的方法通常設計復雜的流程來解決此問題。本文提出了一種基于Transformers的視頻實例分割新框架VisTR，該框架將視頻實例分割任務視為直接端到端的并行序列解碼和預測的問題。給定一個含有多幀圖像的視頻作為輸入，VisTR直接按順序輸出視頻中每個實例的掩碼序列。該方法的核心是一種新的實例序列匹配和分割的策略，該策略在整個序列級別上對實例進行監督和分割。VisTR將實例分割和跟蹤統一到了相似度學習的框架下，從而大大簡化了流程。在沒有任何trick的情況下，VisTR在所有使用單一模型的方法中獲得了最佳效果，并且在YouTube-VIS數據集上實現了最快的速度。

//www.zhuanzhi.ai/paper/0dfba6abdc5e6a189d86770822c17859

以往的人臉圖像質量評估研究大多以樣本層面不確定性或配對相似度作為質量評分標準，而且只考慮部分類內信息。這些方法忽略了來自類間有價值的信息。在本研究中，對于人臉識別系統，我們認為一個高質量的人臉圖像應該與其類內樣本相似，而與其類間樣本不相似，如圖1所示。為此，我們提出了一種基于類內-類間相似度分布距離的無監督人臉質量評估方法(SDD-FIQA)。

//www.zhuanzhi.ai/paper/b51b03b10fb5b413e14282835e0e8a6a

該方法從人臉識別的性能影響因子出發，從理論上推導出人臉樣本類間相似度分布與人臉圖像質量高度相關，利用類內相似度分布和類間相似度分布之間的Wasserstein距離生成人臉圖像質量偽標簽。然后，利用這些質量偽標簽進行無監督訓練一個人臉質量回歸網絡，從而獲得一個質量評估模型。大量實驗表明，在各大人臉識別的基準數據集上，提出的SDD-FIQA方法在不同的人臉識別系統下，精度和泛化能力都達到國際最先進水平。

主要創新點：1）發現了人臉樣本類間相似度分布與人臉圖像質量高度相關；2）提出了類內-類間相似度分布距離的概念；3）從理論上導出了人臉圖像質量與類內-類間相似度分布距離直接相關；4）提出了利用Wasserstein準則度量類內-類間相似度分布距離，并用于人臉圖像質量評分；5）實現了一種完全無監督的人臉圖像質量評估算法，性能最優。

基于深度學習的半監督學習(SSL)算法在醫學圖像分割方面取得了很有前途的結果，并可以通過利用未標記的數據減輕醫生昂貴的標注。然而，現有文獻中的大多數SSL算法都傾向于通過干擾網絡和/或數據來規約模型訓練。考慮到多/雙任務學習涉及到具有固有的預測擾動的各個級別的信息，我們在這項工作中提出了一個問題:我們能夠顯式地構建任務級別的正則化，而不是隱式地構建用于SSL的網絡和/或數據級別的擾動和轉換嗎?為了回答這個問題，我們首次提出了一個新的雙任務一致性半監督框架。具體地說，我們使用一個雙任務深度網絡來聯合預測一個像素級分割圖和一個幾何感知的目標集表示。通過可微任務轉換層將水平集表示轉換為近似分割映射。同時，我們在水平集導出的分割圖和直接預測的分割圖之間引入了一種雙任務一致性正則化，用于標記和未標記數據。在兩個公共數據集上的大量實驗表明，我們的方法可以通過合并未標記數據極大地提高性能。同時，我們的框架優于最先進的半監督醫學圖像分割方法。代碼可以在//github.com/Luoxd1996/DTC找到。

針對自監督學習的深度聚類是無監督視覺表示學習中一個非常重要和有前途的方向，因為設計前置任務需要較少的領域知識。而關鍵組件嵌入聚類由于需要保存整個數據集的全局潛在嵌入，限制了其擴展到超大規模的數據集。在這項工作中，我們的目標是使這個框架在不降低性能的情況下更加簡單和優雅。提出了一種不使用嵌入聚類的無監督圖像分類框架，與標準的監督訓練方法非常相似。為了進一步解釋，我們進一步分析了其與深度聚類和對比學習的關系。在ImageNet數據集上進行了大量的實驗，驗證了該方法的有效性。此外，在遷移學習基準上的實驗驗證了它對其他下游任務的推廣，包括多標簽圖像分類、目標檢測、語義分割和小樣本圖像分類。

地址：

//arxiv.org/abs/2006.11480