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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

本文首次在全卷積目標檢測器上去除了NMS（非極大值抑制）后處理，做到了端到端訓練。我們分析了主流一階段目標檢測方法，并發現傳統的一對多標簽分配策略是這些方法依賴NMS的關鍵，并由此提出了預測感知的一對一標簽分配策略。此外，為了提升一對一標簽分配的性能，我們提出了增強特征表征能力的模塊，和加速模型收斂的輔助損失函數。我們的方法在無NMS的情況下達到了與主流一階段目標檢測方法相當的性能。在密集場景上，我們的方法的召回率超過了依賴NMS的目標檢測方法的理論上限。

Adaptive Methods for Real-World Domain Generalization

不變方法在解決領域泛化問題方面已經取得了顯著的成功，該問題的目標是對不同于訓練中使用的數據分布進行推斷。在我們的工作中，我們研究是否有可能利用未知測試樣本本身的領域信息。我們提出一個域自適應方法包括兩個步驟: a)我們首先學習區別的域嵌入從無監督訓練的例子,和 b)使用該域嵌入作為補充信息來構建一個domainadaptive模型,這需要輸入以及其域考慮而做出的預測。對于看不見的域，我們的方法簡單地使用少數未標記的測試示例來構建域嵌入。這使得對任何看不見的域進行自適應分類成為可能。我們的方法在各種領域泛化基準上實現了最先進的性能。此外，我們還引入了第一個真實世界的大規模域泛化基準Geo-YFCC，該基準包含超過40個訓練域、7個驗證域和15個測試域的1.1萬個樣本，比之前的工作大了幾個數量級。我們表明，現有的方法要么不能擴展到這個數據集，要么不如基于所有訓練領域的數據聯合的訓練模型的簡單基線。相比之下，我們的方法獲得了顯著的1%的改進。

//www.zhuanzhi.ai/paper/6e7661967d0879ebfd0236873a75386b

該工作將度量學中一個重要的屬性“動態范圍”引入到深度度量學習，從而得到一個新的任務叫做“動態度量學習”。我們發現，以往的深度度量其實只蘊含一個刻度，例如僅僅區分人臉、行人是相似還是不相似。這樣的量具無論多精確，在實際使用中都是靈活不足、用途有限的。實際上，我們日常的量具通常具有動態范圍，例如尺子總是有多個刻度（例如1mm、1cm乃至10cm）來測量不同尺度的物體。我們認為，深度度量學習領域已經到了需要引入動態范圍的時候了。因為，視覺概念本身就有著不同的大小，“動物”、“植物”都對應大尺度，而“麋鹿”卻對應相對較小的尺度。在小尺度下，兩只麋鹿可能看上去很不一樣，但是在另一個大尺度下，同樣兩只麋鹿卻應該被認為非常相似。

類不平衡數據的半監督學習雖然是一個現實的問題，但已經得到了研究。雖然現有的半監督學習(SSL)方法在少數類上表現不佳，但我們發現它們仍然在少數類上生成高精度的偽標簽。通過利用這一特性，在這項工作中，我們提出了類再平衡自我訓練(CReST)，這是一個簡單而有效的框架，用于改進現有的對類不平衡數據的SSL方法。CReST通過從一個未標記集中添加偽標記樣本擴展了一個標記集，迭代地重新訓練一個基線SSL模型，在該模型中，根據估計的類分布，從少數類中更頻繁地選擇偽標記樣本。我們還提出了一種漸進式分布對齊，以適應調整CReST+的再平衡強度。我們展示了CReST和CReST+在各種類不平衡的數據集上改進了最先進的SSL算法，并始終優于其他流行的再平衡方法。

//www.zhuanzhi.ai/paper/fdb3245caf8bded4d2ba340c2a9c64cc

論文：Adaptive Consistency Regularization for Semi-Supervised Transfer Learning 鏈接： //www.zhuanzhi.ai/paper/43d085f2c66d68b77584edcb0ee36ba0 代碼：

盡管最近半監督學習的研究在利用標記和未標記數據方面有顯著進步，但大多數假設模型的基本設置是隨機初始化的。

因此本文將半監督學習和遷移學習相結合提出了一種半監督的轉移學習框架，該方法不僅能利用目標域（目標任務數據集）中的標記/未標記數據，還能利用源域（具有不同語義的通用數據集，如：ImageNet）中的預訓練模型。為了更好地利用預訓練權重和未標記目標數據，我們引入了自適應一致性正則化，它由兩個互補組件組成：源模型和目標模型之間的示例上的自適應知識一致性（AKC），以及自適應表示一致性（ARC） ），在目標模型上標記和未標記的示例之間，根據它們對目標任務的潛在貢獻，自適應地選擇一致性正則化中涉及的示例。

通過微調ImageNet預訓練的ResNet-50模型，我們在幾個流行的基準上進行了廣泛的實驗，包括CUB-200-2011，MIT Indoor-67，MURA。結果表明，我們提出的自適應一致性正則化性能優于最新的半監督學習技術，例如Pseudo Label，Mean Teacher和MixMatch。此外，我們的算法能與現有方法共同使用，因此能夠在MixMatch和FixMatch之上獲得其他改進。

本文的主要貢獻包含以下三點：

1、第一個提出用于深度神經網絡的半監督轉移學習框架 2、利用半監督學習和轉移學習的特性引入自適應一致性正則化來改善半監督轉移學習 3、實驗結果表明所提出的自適應一致性正則化性能優于最新的半監督學習技術

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。

該文被大會錄用為Oral論文，是北京郵電大學與英國薩里大學“北郵-薩里人工智能聯合實驗室”的聯合研究成果，指導老師是來自人工智能與網絡搜索教研中心的郭軍教授、馬占宇教授和薩里大學CVSSP中心SketchX Lab的Yi-Zhe Song教授。人工智能學院博士生常東良同學為論文一作。本文首先通過一個Human Study 發現了傳統細粒度圖像分類任務無法滿足大多人需求的問題，進而重新定義了該任務：從單標簽分類任務拓展為按照預先定義的層次化標簽（從粗粒度到細粒度）進行自上而下的多標簽分類任務。此外，通過實驗發現粗粒度標簽預測任務會抑制細粒度特征的學習，而細粒度標簽預測任務則會促進粗粒度特征的學習。該發現促使我們設計了一個簡單且高效的解決方案來解決本文提出的新任務：（1）利用與粒度相關的分類器將粗粒度特征與細粒度特征進行解耦；（2）通過一個梯度控制器使得細粒度特征能夠參與粗粒度分類器的決策。實驗表明，本文提出的方法在新的細粒度圖像分類任務中獲得了最佳的性能。

//www.zhuanzhi.ai/paper/f08dadad7419f6bfad654674dfb16336

跨模態檢索方法為來自多種模態的樣本建立了一個共同的表示空間，尤其是來自視覺和語言領域的樣本。對于圖像和它們的說明文字，對應的多樣性使得這項任務特別具有挑戰性。給定一個圖像(分別是一個標題)，有多個同樣有意義的標題(分別是圖像)。在本文中，我們認為確定性函數不足以捕獲這種一對多對應。相反，我們提出使用概率交叉模態嵌入(PCME)，來自不同模態的樣本在公共嵌入空間中表示為概率分布。由于諸如COCO這樣的通用基準測試在跨模態匹配時存在非詳盡注釋的問題，我們建議額外評估CUB數據集上的檢索，這是一個更小但更干凈的數據庫，其中所有可能的圖像標題對都被注釋。我們廣泛地ablate PCME，并證明它不僅提高了檢索性能，其確定性對等物，但也提供不確定性估計，使嵌入更可解釋。

//arxiv.org/abs/2011.11108