Improving model's generalizability against domain shifts is crucial, especially for safety-critical applications such as autonomous driving. Real-world domain styles can vary substantially due to environment changes and sensor noises, but deep models only know the training domain style. Such domain style gap impedes model generalization on diverse real-world domains. Our proposed Normalization Perturbation (NP) can effectively overcome this domain style overfitting problem. We observe that this problem is mainly caused by the biased distribution of low-level features learned in shallow CNN layers. Thus, we propose to perturb the channel statistics of source domain features to synthesize various latent styles, so that the trained deep model can perceive diverse potential domains and generalizes well even without observations of target domain data in training. We further explore the style-sensitive channels for effective style synthesis. Normalization Perturbation only relies on a single source domain and is surprisingly effective and extremely easy to implement. Extensive experiments verify the effectiveness of our method for generalizing models under real-world domain shifts.

分割高度重叠的图像对象是具有挑战性的，因为图像上的真实对象轮廓和遮挡边界之间通常没有区别。与先前的实例分割方法不同，我们将图像形成模拟为两个重叠层的组成，并提出了双层卷积网络（BCNET），其中顶层检测到遮挡对象（遮挡器），而底层则渗透到部分闭塞实例（胶囊）。遮挡关系与双层结构的显式建模自然地将遮挡和遮挡实例的边界解散，并在掩模回归过程中考虑了它们之间的相互作用。我们使用两种流行的卷积网络设计（即完全卷积网络（FCN）和图形卷积网络（GCN））研究了双层结构的功效。此外，我们通过将图像中的实例表示为单独的可学习封闭器和封闭者查询，从而使用视觉变压器（VIT）制定双层解耦。使用一个/两个阶段和基于查询的对象探测器具有各种骨架和网络层选择验证双层解耦合的概括能力，如图像实例分段基准（可可，亲戚，可可）和视频所示实例分割基准（YTVIS，OVIS，BDD100K MOTS），特别是对于重闭塞病例。代码和数据可在https://github.com/lkeab/bcnet上找到。

尽管视频实例细分（VIS）已经取得了迅速的进步，但当前的方法难以预测具有准确边界细节的高质量面具。此外，预测的分割经常会随着时间的流逝而波动，表明时间一致性线索被忽略或不充分利用。在本文中，我们着手解决这些问题，目的是实现VIS的高度详细且更具时间稳定的面具预测。我们首先提出了视频蒙版转换方法（VMT）方法，得益于高效的视频变压器结构，能够利用细粒度的高分辨率功能。我们的VMT检测和组在视频段中每个曲目的稀疏易用错误时空区域稀疏，然后使用局部和实例级别的提示对其进行完善。其次，我们确定流行的YouTube-VIS数据集的粗边界注释构成了一个主要限制因素。因此，根据我们的VMT体系结构，我们通过迭代培训和自我纠正设计了一种自动注释细化方法。为了基准VIS的高质量掩码预测，我们介绍了HQ-YTVIS数据集，该数据集由手动重新注销的测试集和我们的自动完善培训数据组成。我们将VMT与HQ-YTVI的最新最新方法以及YouTube-VIS，OVIS和BDD100K MOTS基准进行了比较。实验结果清楚地证明了我们方法通过捕获精确的细节来分割复杂和动态对象的功效和有效性。

现有的少数射击分段方法基于支持 - 引人入胜的匹配框架取得了巨大进展。但是，他们仍然受到所提供的少量支撑的覆盖率有限的覆盖范围。由简单的格式塔原理激励，即属于同一对象的像素比同一班级的不同对象的像素更相似，我们提出了一种新颖的自支撑匹配策略来减轻此问题，该策略使用查询原型来匹配查询功能查询原型是从高信心查询预测中收集的。该策略可以有效地捕获查询对象的一致潜在特性，从而符合查询功能。我们还提出了一个自适应的自支持背景原型生成模块和自支撑损失，以进一步促进自支撑匹配过程。我们的自支撑网络大大提高了原型质量，更强的骨架和更多支持，并在多个数据集上实现了SOTA。代码位于\ url {https://github.com/fanq15/ssp}。

在本文中，我们提出了一个新颖的端到端集团协作学习网络，称为GCONET+，该网络可以有效，有效地（250 fps）识别自然场景中的共呈含量对象。提出的GCONET+基于以下两个基本标准，通过采矿共识表示，实现了共同降低对象检测（COSOD）的新最新性能：1）组内紧凑型，以更好地提高共同空位之间的一致性通过使用我们的新颖组亲和力模块（GAM）捕获其固有共享属性的对象； 2）组间可分离性通过引入我们的新组协作模块（GCM）条件对不一致的共识进行调理，从而有效抑制嘈杂对象对输出的影响。为了进一步提高准确性，我们设计了一系列简单但有效的组件，如下所示：i）在语义级别促进模型学习的经常性辅助分类模块（RACM）； ii）一个置信度增强模块（CEM）帮助模型提高最终预测的质量； iii）基于小组的对称三重态（GST）损失指导模型以学习更多的判别特征。对三个具有挑战性的基准测试（即可口可乐，COSOD3K和COSAL2015）进行了广泛的实验，这表明我们的GCONET+优于现有的12个尖端模型。代码已在https://github.com/zhengpeng7/gconet_plus上发布。

两阶段和基于查询的实例分段方法取得了显着的结果。然而，他们的分段面具仍然非常粗糙。在本文中，我们呈现了用于高质量高效的实例分割的掩模转发器。我们的掩模转发器代替常规密集的张量，而不是在常规密集的张量上进行分解，并表示作为Quadtree的图像区域。我们基于变换器的方法仅处理检测到的错误易于树节点，并并行自我纠正其错误。虽然这些稀疏的像素仅构成总数的小比例，但它们对最终掩模质量至关重要。这允许掩模转换器以低计算成本预测高精度的实例掩模。广泛的实验表明，掩模转发器在三个流行的基准上优于当前实例分段方法，显着改善了COCO和BDD100K上的大型+3.0掩模AP的+3.0掩模AP的大余量和CityScapes上的+6.6边界AP。我们的代码和培训的型号将在http://vis.xyz/pub/transfiner提供。

多个对象跟踪和分段需要检测，跟踪和分割属于一组给定类的对象。大多数方法仅利用时间维度来解决关联问题，同时依赖于分段掩码本身的单帧预测。我们提出了原型的横向网络（PCAN），能够利用在线多个对象跟踪和分段的丰富的时空信息。 PCAN首先将时空内存蒸馏成一组原型，然后用横向从过去的框架中检索丰富的信息。要分段每个对象，PCAN采用原型外观模块来学习一组对比的前景和背景原型，然后随着时间的推移传播。广泛的实验表明，PCAN优于YouTube-VIS和BDD100K数据集的当前视频实例跟踪和分段竞争获奖者，并为单阶段和两级分割框架表示有效性。代码和视频资源有关http://vis.xyz/pub/pcan可用。

我们介绍了几次视频对象检测（FSVOD），在我们的高度多样化和充满活力的世界中为视觉学习提供了三个贡献：1）大规模视频数据集FSVOD-500，其中包括每个类别中的500个类别，其中少数 - 学习;2）一种新型管建议网络（TPN），用于为目标视频对象聚合特征表示来生成高质量的视频管建议，这是一种可以高度动态的目标。3）一种策略性地改进的时间匹配网络（TMN +），用于匹配具有更好辨别能力的代表查询管特征，从而实现更高的多样性。我们的TPN和TMN +共同和端到端训练。广泛的实验表明，与基于图像的方法和其他基于视频的扩展相比，我们的方法在两个镜头视频对象检测数据集中产生显着更好的检测结果。代码和数据集将在https://github.com/fanq15/fewx释放。

As one of the most important psychic stress reactions, micro-expressions (MEs), are spontaneous and transient facial expressions that can reveal the genuine emotions of human beings. Thus, recognizing MEs (MER) automatically is becoming increasingly crucial in the field of affective computing, and provides essential technical support in lie detection, psychological analysis and other areas. However, the lack of abundant ME data seriously restricts the development of cutting-edge data-driven MER models. Despite the recent efforts of several spontaneous ME datasets to alleviate this problem, it is still a tiny amount of work. To solve the problem of ME data hunger, we construct a dynamic spontaneous ME dataset with the largest current ME data scale, called DFME (Dynamic Facial Micro-expressions), which includes 7,526 well-labeled ME videos induced by 671 participants and annotated by more than 20 annotators throughout three years. Afterwards, we adopt four classical spatiotemporal feature learning models on DFME to perform MER experiments to objectively verify the validity of DFME dataset. In addition, we explore different solutions to the class imbalance and key-frame sequence sampling problems in dynamic MER respectively on DFME, so as to provide a valuable reference for future research. The comprehensive experimental results show that our DFME dataset can facilitate the research of automatic MER, and provide a new benchmark for MER. DFME will be published via https://mea-lab-421.github.io.

Reading comprehension of legal text can be a particularly challenging task due to the length and complexity of legal clauses and a shortage of expert-annotated datasets. To address this challenge, we introduce the Merger Agreement Understanding Dataset (MAUD), an expert-annotated reading comprehension dataset based on the American Bar Association's 2021 Public Target Deal Points Study, with over 39,000 examples and over 47,000 total annotations. Our fine-tuned Transformer baselines show promising results, with models performing well above random on most questions. However, on a large subset of questions, there is still room for significant improvement. As the only expert-annotated merger agreement dataset, MAUD is valuable as a benchmark for both the legal profession and the NLP community.