在鸟眼中学习强大的表现（BEV），以进行感知任务，这是趋势和吸引行业和学术界的广泛关注。大多数自动驾驶算法的常规方法在正面或透视视图中执行检测，细分，跟踪等。随着传感器配置变得越来越复杂，从不同的传感器中集成了多源信息，并在统一视图中代表功能至关重要。 BEV感知继承了几个优势，因为代表BEV中的周围场景是直观和融合友好的。对于BEV中的代表对象，对于随后的模块，如计划和/或控制是最可取的。 BEV感知的核心问题在于（a）如何通过从透视视图到BEV来通过视图转换来重建丢失的3D信息； （b）如何在BEV网格中获取地面真理注释； （c）如何制定管道以合并来自不同来源和视图的特征； （d）如何适应和概括算法作为传感器配置在不同情况下各不相同。在这项调查中，我们回顾了有关BEV感知的最新工作，并对不同解决方案进行了深入的分析。此外，还描述了该行业的BEV方法的几种系统设计。此外，我们推出了一套完整的实用指南，以提高BEV感知任务的性能，包括相机，激光雷达和融合输入。最后，我们指出了该领域的未来研究指示。我们希望该报告能阐明社区，并鼓励对BEV感知的更多研究。我们保留一个活跃的存储库来收集最新的工作，并在https://github.com/openperceptionx/bevperception-survey-recipe上提供一包技巧的工具箱。

视觉变压器（VIT）正在出现，并且在计算机视觉任务中的准确性显着提高。但是，它们的复杂架构和巨大的计算/存储需求对新硬件加速器设计方法施加了紧迫的需求。这项工作提出了基于提议的混合速度量化的FPGA感知自动VIT加速框架。据我们所知，这是探索模型量化的第一个基于FPGA的VIT加速框架。与最先进的VIT量化工作（仅无硬件加速的算法方法）相比，我们的量化在相同的位宽度下可实现0.47％至1.36％的TOP-1精度。与32位浮点基线FPGA加速器相比，我们的加速器在框架速率上的提高约为5.6倍（即56.8 fps vs. 10.0 fps），对于DeitBase的ImagEnet数据集，精度下降了0.71％。

最近，越来越多的图像被压缩并发送到用于机器分析任务的后端设备〜（\ textIt {e.g。，}对象检测），而不是纯粹由人类观察。但是，大多数传统图像编解码器旨在最大程度地减少人类视觉系统的失真，而无需考虑机器视觉系统的需求增加。在这项工作中，我们为机器视觉任务提出了一种预处理增强的图像压缩方法，以应对这一挑战。我们的框架不是依靠学习的图像编解码器进行端到端优化，而是基于传统的非差异编解码器，这意味着它是标准兼容的，并且可以轻松地部署在实际应用中。具体而言，我们在编码器之前提出了一个神经预处理模块，以维护下游任务的有用语义信息，并抑制无关信息以节省比特率。此外，我们的神经预处理模块是量化自适应的，可用于不同的压缩比。更重要的是，要通过下游机器视觉任务共同优化预处理模块，我们在后传播阶段介绍了传统非差异编解码器的代理网络。我们通过评估具有不同骨干网络的两个代表性下游任务的压缩方法来提供广泛的实验。实验结果表明，我们的方法通过节省约20％的比特率来实现编码比特率和下游机器视觉任务的性能之间的更好权衡。

基于无人机（UAV）基于无人机的视觉对象跟踪已实现了广泛的应用，并且由于其多功能性和有效性而引起了智能运输系统领域的越来越多的关注。作为深度学习革命性趋势的新兴力量，暹罗网络在基于无人机的对象跟踪中闪耀，其准确性，稳健性和速度有希望的平衡。由于开发了嵌入式处理器和深度神经网络的逐步优化，暹罗跟踪器获得了广泛的研究并实现了与无人机的初步组合。但是，由于无人机在板载计算资源和复杂的现实情况下，暹罗网络的空中跟踪仍然在许多方面都面临严重的障碍。为了进一步探索基于无人机的跟踪中暹罗网络的部署，这项工作对前沿暹罗跟踪器进行了全面的审查，以及使用典型的无人机板载处理器进行评估的详尽无人用分析。然后，进行板载测试以验证代表性暹罗跟踪器在现实世界无人机部署中的可行性和功效。此外，为了更好地促进跟踪社区的发展，这项工作分析了现有的暹罗跟踪器的局限性，并进行了以低弹片评估表示的其他实验。最后，深入讨论了基于无人机的智能运输系统的暹罗跟踪的前景。领先的暹罗跟踪器的统一框架，即代码库及其实验评估的结果，请访问https://github.com/vision4robotics/siamesetracking4uav。

通过使用图像级分类掩模监督其学习过程，弱监督对象本地化（WSOL）放宽对对象本地化的密度注释的要求。然而，当前的WSOL方法遭受背景位置的过度激活，并且需要后处理以获得定位掩模。本文将这些问题归因于背景提示的不明显，并提出了背景感知分类激活映射（B-CAM），以便仅使用图像级标签同时学习对象和背景的本地化分数。在我们的B-CAM中，两个图像级功能，由潜在背景和对象位置的像素级别功能聚合，用于从对象相关的背景中净化对象功能，并表示纯背景样本的功能，分别。然后基于这两个特征，学习对象分类器和背景分类器，以确定二进制对象本地化掩码。我们的B-CAM可以基于提出的错开分类损失以端到端的方式培训，这不仅可以改善对象本地化，而且还抑制了背景激活。实验表明，我们的B-CAM在Cub-200，OpenImages和VOC2012数据集上优于一级WSOL方法。

视觉世界自然地展现了一个长尾的开放类分布，这对现代视觉系统带来了巨大挑战。现有方法可以执行类重新平衡策略或直接改进网络模块以解决问题。然而，他们仍然用有限一套预定义标签训练模型，限制了他们的监督信息并限制了他们对新颖实例的可转移性。新途径上的大型对比视觉普瑞宁普雷宁闪光灯的最新进展，可视识别。利用开放词汇监督，预先染色的对比视觉语言模型学习强大的多模式表示，这是对处理数据缺陷和看不见的概念。通过计算视觉和文本输入之间的语义相似性，可视识别被转换为vision语言匹配问题。灵感来自于此，我们提出了民谣，利用了对比尾识别的对比视觉模型。我们首先通过对特定的长尾目标数据集进行对比学习继续预先预留视觉语言骨干。之后，我们冻结了骨干，进一步采用了额外的适配器层，以增强通过重新采样策略构建的平衡训练样本上的尾级课程的表示。已经在三个流行的长尾识别基准测试中进行了广泛的实验。因此，我们简单有效的方法设定了新的最先进的表演，优于具有大边距的竞争基础。代码在https://github.com/gaopengcuhk/ballad发布。

相同地形的不同卫星图像的相对辐射归一化（RRN）对于改变检测，对象分类/分割和映射任务是必要的。但是，传统的RRN模型不强大，通过对象变化扰乱，并且RRN模型精确考虑对象变化无法鲁布布地获取无更改集。本文提出了通过潜在变化噪声建模的自动稳健的相对辐射归一化方法。它们利用先验知识，即在相对辐射尺度化下没有变化点具有小尺度噪声，并且在辐射归一化之后，变化点具有大规模的辐射噪声，组合随机期望最大化方法快速且强大地提取No-Change集以学习相对辐射归一化映射映射函数。这使我们的模型在理论上就是关于概率理论和数学扣除的基础。具体地，当我们选择直方图匹配作为与高斯噪声（HM-RRN-RRN-RRN-MOG）混合的相对辐射算法学习方案（HM-RRN-MOG）的相对辐射归一化学习方案，HM-RRN-MOG模型实现了最佳性能。我们的模型具有强大地反对云/雾气/变化的能力。我们的方法自然地为RRN生成一个强大的评估指示器，即No-Change Set Totor Square error。我们将HM-RRN-MOG模型应用于后一种植被/水变化检测任务，这减少了无辐射对比度和NDVI / NDWI对无变化集的差异，产生了一致和可比的结果。我们利用No-Change集合到建筑物变更检测任务中，有效地减少了伪变化并提高了精度。

目的：深度神经网络（DNN）已被广泛应用于医学图像分类中，从其在医学图像中的强大映射能力中受益。但是，这些现有的基于深度学习的方法取决于大量精心标记的图像。同时，标记过程中不可避免地引入噪声，从而降低了模型的性能。因此，制定强大的培训策略以减轻医学图像分类任务中的标签噪声是很重要的。方法：在这项工作中，我们提出了一种新颖的贝叶斯统计数据指导标签翻新机制（BLRM），以防止过度适合嘈杂的图像。 BLRM利用贝叶斯统计数据和指定时间加权技术中的最大后验概率（MAP）来选择性地纠正嘈杂图像的标签。激活BLRM时，训练时期逐渐纯化训练图像，从而进一步改善分类性能。结果：关于合成噪声图像（公共OCT和Messidor数据集）和现实世界嘈杂图像（Animal-10N）的全面实验表明，BLRM选择性地翻新了噪声标签，从而凝结了噪声数据的不良影响。同样，与DNN集成的抗噪声BLRM在不同的噪声比下有效，并且独立于骨干DNN架构。此外，BLRM优于抗噪声的最新比较方法。结论：这些研究表明，所提出的BLRM能够缓解医学图像分类任务中的标签噪声。

As natural language processing (NLP) for gender bias becomes a significant interdisciplinary topic, the prevalent data-driven techniques such as large-scale language models suffer from data inadequacy and biased corpus, especially for languages with insufficient resources such as Chinese. To this end, we propose a Chinese cOrpus foR Gender bIas Probing and Mitigation CORGI-PM, which contains 32.9k sentences with high-quality labels derived by following an annotation scheme specifically developed for gender bias in the Chinese context. Moreover, we address three challenges for automatic textual gender bias mitigation, which requires the models to detect, classify, and mitigate textual gender bias. We also conduct experiments with state-of-the-art language models to provide baselines. To our best knowledge, CORGI-PM is the first sentence-level Chinese corpus for gender bias probing and mitigation.

Advances in computer vision and machine learning techniques have led to significant development in 2D and 3D human pose estimation from RGB cameras, LiDAR, and radars. However, human pose estimation from images is adversely affected by occlusion and lighting, which are common in many scenarios of interest. Radar and LiDAR technologies, on the other hand, need specialized hardware that is expensive and power-intensive. Furthermore, placing these sensors in non-public areas raises significant privacy concerns. To address these limitations, recent research has explored the use of WiFi antennas (1D sensors) for body segmentation and key-point body detection. This paper further expands on the use of the WiFi signal in combination with deep learning architectures, commonly used in computer vision, to estimate dense human pose correspondence. We developed a deep neural network that maps the phase and amplitude of WiFi signals to UV coordinates within 24 human regions. The results of the study reveal that our model can estimate the dense pose of multiple subjects, with comparable performance to image-based approaches, by utilizing WiFi signals as the only input. This paves the way for low-cost, broadly accessible, and privacy-preserving algorithms for human sensing.