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盡管主動學習在圖像識別方面取得了長足的進步，但仍然缺乏一種專門適用于目標檢測的示例級的主動學習方法。在本文中，我們提出了多示例主動目標檢測（MI-AOD），通過觀察示例級的不確定性來選擇信息量最大的圖像用于檢測器的訓練。MI-AOD定義了示例不確定性學習模塊，該模塊利用在已標注集上訓練的兩個對抗性示例分類器的差異來預測未標注集的示例不確定性。MI-AOD將未標注的圖像視為示例包，并將圖像中的特征錨視為示例，并通過以多示例學習（MIL）方式對示例重加權的方法來估計圖像的不確定性。反復進行示例不確定性的學習和重加權有助于抑制噪聲高的示例，來縮小示例不確定性和圖像級不確定性之間的差距。實驗證明，MI-AOD為示例級的主動學習設置了堅實的基線。在常用的目標檢測數據集上，MI-AOD和最新方法相比具有明顯的優勢，尤其是在已標注集很小的情況下。

代碼地址為//github.com/yuantn/MI-AOD

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。

本文提出一種新的卷積操作----動態區域注意卷積（DRConv: Dynamic Region-Aware Convolution），該卷積可以根據特征相似度為不同平面區域分配定制的卷積核。這種卷積方式相較于傳統卷積極大地增強了對圖像語義信息多樣性的建模能力。標準卷積層可以增加卷積核的數量以提取更多的視覺元素，但會導致較高的計算成本。DRConv使用可學習的分配器將逐漸增加的卷積核轉移到平面維度，這不僅提高了卷積的表示能力，而且還保持了計算成本和平移不變性。 圖片 DRConv是一種用于處理語義信息分布復雜多變的有效而優雅的方法，它可以以其即插即用特性替代任何現有網絡中的標準卷積，且對于輕量級網絡的性能有顯著提升。本文在各種模型（MobileNet系列，ShuffleNetV2等）和任務（分類，面部識別，檢測和分割）上對DRConv進行了評估，在ImageNet分類中，基于DRConv的ShuffleNetV2-0.5×在46M計算量的水平下可實現67.1％的性能，相對基準提升6.3％。

//www.zhuanzhi.ai/paper/5ab3f5fa3690be4e5e52724c176bc252

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

//www.zhuanzhi.ai/paper/cc9fa0af60aee58e256bce07f15065a0

code:

本文是新加坡國立大學Qinbin Hou&Jiashi Feng等人在注意力機制方面的一次探索，針對如何有效提升移動網絡的卷積特征表達能力，以及通道注意力(如SE)機制能夠有效建模通道間相關性但忽視了位置信息的問題，提出了一種的新穎的注意力機制：Coordinate Attention。

Coordinate Attention通過水平與垂直方向注意力圖捕獲特征的遠程依賴關系，而且水平與垂直注意力還可以有效保持精確的位置信息。所提注意力集中的精確位置信息無論對于分類，還是檢測與分割而言都是一種非常重要的性能，因而所提注意力機制在圖像分類、目標檢測以及語義分割方面均取得了顯著的性能提升，尤其需要注意的是，所提注意力尤其適合于語義分割等稠密預測任務

移動網絡設計的近期研究表明：通道注意力(如Squeeze-and-Excitation)機制對于提升模型性能極為有效，但是忽略了位置信息，這對于生成空間選擇注意力圖非常重要。

針對通道注意力機制存在的上述問題，我們提出了一種用于移動網絡的新穎注意力機制：它將位置信息嵌入到通道注意力中，我們將其稱之為Coordinate Attention。不同于通道注意力將特征張量通過GAP轉換為特征向量，坐標注意力將通道注意力拆分為兩個1D特征編碼過程，分別沿著兩個空間方向集成特征。

通過這種處理，遠程相關性可以通過空間方向捕獲，于此同時，精確的位置信息可以通過另一個空間方向得以保持。所得到的特征圖分辨編碼為成對的方向相關注意力圖與通道注意力圖(兩者具有互補性)，并用于增強輸入特征以增廣目標的表達能力。

所提坐標注意力機制極為簡單，可以靈活嵌入到現有移動網絡(比如MobileNetV2, MobileN2Xt, EfficientNet)中，且幾乎不會導致額外的計算負載。

我們通過實驗證實：坐標注意力不僅有助于ImageNet分類，在下游任務(比如目標檢測、語義分割)上表達更佳。下圖給出了所提注意力與SE/CBAM在不同任務上的性能對比。

通過一個transformer編碼器-解碼器架構的目標檢測transformers (DETR)取得了與Faster R-CNN相匹配的性能。受預訓練transformer在自然語言處理中取得的巨大成功的啟發，我們提出了一種基于隨機查詢補丁檢測的無監督預訓練目標檢測任務。具體地說，我們從給定的圖像中隨機裁剪小塊，然后將它們作為查詢輸入解碼器。該模型經過預訓練，從原始圖像中檢測出這些查詢補丁。在預訓練，我們解決了兩個關鍵問題:多任務學習和多查詢定位。(1)為了權衡在前置任務中分類和定位的多任務學習，我們凍結CNN骨干，提出一個與patch檢測聯合優化的patch特征重構分支。(2)為實現多查詢定位，我們引入了單查詢補丁的UP-DETR ，并將其擴展為具有對象查詢洗牌和注意掩碼的多查詢補丁。在我們的實驗中，UP-DETR算法在PASCAL VOC和COCO數據集上具有更快的收斂速度和更高的精度，顯著提高了DETR算法的性能。代碼很快就會發布。

在本文中，我們提出了一種用于語義分割的無監督域自適應算法，該算法的目標是利用有標記的合成數據來分割無標記的真實數據。UDA語義分割的主要問題在于縮小真實圖像與合成圖像之間的域差距。為了解決這個問題，我們將重點放在將圖像中的信息分離為內容和樣式。在這里，只有內容具有進行語義分割的線索，而風格造成了領域差距。因此，即使在使用合成數據進行學習時，也可以將圖像中的內容和風格進行精確的分離，起到監督真實數據的作用。為了充分利用這種效果，我們提出采用零損失模式。盡管我們在實域上很好地提取了用于語義分割的內容，但在語義分類器中仍然存在類別不平衡的問題。我們通過將尾部類的內容從合成域轉移到實域來解決這個問題。實驗結果表明，該方法在兩種主要的神經網絡環境下都取得了最先進的語義分割性能。

近年來，自適應目標檢測的研究取得了令人矚目的成果。盡管對抗性自適應極大地增強了特征表示的可遷移性，但對目標檢測器的特征鑒別能力的研究卻很少。此外，由于目標的復雜組合和域之間的場景布局的差異，在對抗性適應中，可遷移性和可辨別性可能會產生矛盾。本文提出了一種層級可遷移性校準網絡(HTCN)，該網絡通過對特征表示的可遷移性進行分級(局部區域/圖像/實例)校準來協調可遷移性和可識別性。該模型由三部分組成:(1)輸入插值加權對抗性訓練(iwati)，通過重新加權插值后的圖像級特征，增強了全局識別力;(2)上下文感知實例級對齊(context -aware Instance-Level Alignment, CILA)模塊，該模塊通過捕獲實例級特征與實例級特征對齊的全局上下文信息之間的潛在互補效應，增強了局部識別能力;(3)校準局部可遷移性的局部特征掩碼，為后續判別模式對齊提供語義指導。實驗結果表明，在基準數據集上，HTCN的性能明顯優于最先進的方法。