We address the problem of extracting key steps from unlabeled procedural videos, motivated by the potential of Augmented Reality (AR) headsets to revolutionize job training and performance. We decompose the problem into two steps: representation learning and key steps extraction. We employ self-supervised representation learning via a training strategy that adapts off-the-shelf video features using a temporal module. Training implements self-supervised learning losses involving multiple cues such as appearance, motion and pose trajectories extracted from videos to learn generalizable representations. Our method extracts key steps via a tunable algorithm that clusters the representations extracted from procedural videos. We quantitatively evaluate our approach with key step localization and also demonstrate the effectiveness of the extracted representations on related downstream tasks like phase classification. Qualitative results demonstrate that the extracted key steps are meaningful to succinctly represent the procedural tasks.

Person recognition at a distance entails recognizing the identity of an individual appearing in images or videos collected by long-range imaging systems such as drones or surveillance cameras. Despite recent advances in deep convolutional neural networks (DCNNs), this remains challenging. Images or videos collected by long-range cameras often suffer from atmospheric turbulence, blur, low-resolution, unconstrained poses, and poor illumination. In this paper, we provide a brief survey of recent advances in person recognition at a distance. In particular, we review recent work in multi-spectral face verification, person re-identification, and gait-based analysis techniques. Furthermore, we discuss the merits and drawbacks of existing approaches and identify important, yet under explored challenges for deploying remote person recognition systems in-the-wild.

We address the problem of few-shot classification where the goal is to learn a classifier from a limited set of samples. While data-driven learning is shown to be effective in various applications, learning from less data still remains challenging. To address this challenge, existing approaches consider various data augmentation techniques for increasing the number of training samples. Pseudo-labeling is commonly used in a few-shot setup, where approximate labels are estimated for a large set of unlabeled images. We propose DiffAlign which focuses on generating images from class labels. Specifically, we leverage the recent success of the generative models (e.g., DALL-E and diffusion models) that can generate realistic images from texts. However, naive learning on synthetic images is not adequate due to the domain gap between real and synthetic images. Thus, we employ a maximum mean discrepancy (MMD) loss to align the synthetic images to the real images minimizing the domain gap. We evaluate our method on the standard few-shot classification benchmarks: CIFAR-FS, FC100, miniImageNet, tieredImageNet and a cross-domain few-shot classification benchmark: miniImageNet to CUB. The proposed approach significantly outperforms the stateof-the-art in both 5-shot and 1-shot setups on these benchmarks. Our approach is also shown to be effective in the zero-shot classification setup

我们提出了逐渐变化的辐射场（PDRF），这是一种从模糊图像中有效重建高质量辐射场的新方法。虽然当前的最先进的（SOTA）场景重建方法实现了光真实的渲染，因此清洁源视图会导致其性能在源视图受模糊影响的影响时会受到影响，这通常是野外图像的观察。以前的脱毛方法要么不考虑3D几何形状，要么是计算强度。为了解决这些问题，PDRF是Radiance Field建模中逐渐消除的方案，通过合并3D场景上下文来准确地模拟模糊。 PDRF进一步使用了有效的重要性采样方案，从而导致快速场景优化。具体而言，PDRF提出了一个粗射线渲染器，以快速估计体素密度和特征。然后，使用精细的体素渲染器来实现高质量的射线追踪。我们执行广泛的实验，并表明PDRF比以前的SOTA快15倍，同时在合成场景和真实场景上都取得更好的性能。

在呼吸运动下重建肺部锥体束计算机断层扫描（CBCT）是一个长期的挑战。这项工作更进一步，以解决一个具有挑战性的设置，以重建仅来自单个} 3D CBCT采集的多相肺图像。为此，我们介绍了对观点或Regas的概述综合。 Regas提出了一种自我监督的方法，以合成不足的层析成像视图并减轻重建图像中的混叠伪像。该方法可以更好地估计相间变形矢量场（DVF），这些矢量场（DVF）用于增强无合成的直接观察结果的重建质量。为了解决高分辨率4D数据上深神经网络的庞大记忆成本，Regas引入了一种新颖的射线路径变换（RPT），该射线路径转换（RPT）允许分布式，可区分的远期投影。 REGA不需要其他量度尺寸，例如先前的扫描，空气流量或呼吸速度。我们的广泛实验表明，REGA在定量指标和视觉质量方面的表现明显优于可比的方法。

从世界上任何地方拍摄的单个地面RGB图像预测地理位置（地理位置）是一个非常具有挑战性的问题。挑战包括由于不同的环境场景而导致的图像多样性，相同位置的出现急剧变化，具体取决于一天中的时间，天气，季节和更重要的是，该预测是由单个图像可能只有一个可能只有一个图像做出的很少有地理线索。由于这些原因，大多数现有作品仅限于特定的城市，图像或全球地标。在这项工作中，我们专注于为行星尺度单位图地理定位开发有效的解决方案。为此，我们提出了转运器，这是一个统一的双分支变压器网络，在整个图像上关注细节，并在极端的外观变化下产生健壮的特征表示。转运器将RGB图像及其语义分割图作为输入，在每个变压器层之后的两个平行分支之间进行交互，并以多任务方式同时执行地理位置定位和场景识别。我们在四个基准数据集上评估转运器-IM2GPS，IM2GPS3K，YFCC4K，YFCC26K，并获得5.5％，14.1％，4.9％，9.9％的大陆级别准确度比最新的级别的精度提高。在现实世界测试图像上还验证了转运器，发现比以前的方法更有效。

第六版的AI城市挑战赛特别关注了两个领域的问题，在计算机视觉和人工智能的交集中具有巨大的解锁潜力：智能交通系统（ITS），以及实体和砂浆零售业务。 2022年AI City Challenge的四个挑战赛收到了来自27个国家 /地区254个团队的参与请求。轨道1地址的城市规模多目标多摄像机（MTMC）车辆跟踪。轨道2地址为基于天然语言的车辆轨道检索。 Track 3是一条全新的自然主义驾驶分析的轨道，该轨道是由安装在车辆内部的几台相机捕获的，该摄像头专注于驾驶员安全，而任务是对驾驶员的操作进行分类。 Track 4是另一个旨在仅使用单个视图摄像头实现零售商店自动结帐的新轨道。我们发布了两个基于不同方法的领导董事会成员提交，包括比赛的公共负责人委员会，不允许使用外部数据，以及用于所有提交结果的总管委员会。参与团队的最高表现建立了强大的基线，甚至超过了拟议的挑战赛中的最先进。

研究表明，当训练数据缺少注释时，对象检测器的性能下降，即稀疏注释数据。当代方法专注于缺少地面实话注释的代理，无论是伪标签的形式还是通过在训练期间重新称重梯度。在这项工作中，我们重新审视了稀疏注释物体检测的制定。我们观察到稀疏注释的物体检测可以被认为是区域级的半监督对象检测问题。在此洞察力上，我们提出了一种基于区域的半监督算法，它自动识别包含未标记的前景对象的区域。我们的算法然后以不同的方式处理标记和未标记的前景区域，在半监督方法中进行常见做法。为了评估所提出的方法的有效性，我们对普斯卡尔库尔和可可数据集的稀疏注释方法常用的五种分裂进行详尽的实验，并实现最先进的性能。除此之外，我们还表明，我们的方法在标准半监督设置上实现了竞争性能，证明了我们的方法的实力和广泛适用性。

针对边缘设备的实用眼睛认证（EA）系统需要对呈现攻击进行身份验证并强大，同时剩余计算和延迟效率。然而，现有的基于眼框架A）独立地执行认证和呈现攻击检测（PAD），B）涉及提取虹膜区域的显着预处理步骤。在这里，我们使用围绕图像介绍EA和垫的联合框架。虽然深度多任务学习（MTL）网络可以执行任务，但由于EA和焊盘的训练数据集是不相交的，因此MTL遭受遗忘效果。为了克服这一点，我们提出了用垫（眼部）的眼睛认证，一种基于蒸馏的方法，该方法为EA和垫训练了一个网络，同时降低了遗忘的效果。为了进一步提高EA性能，我们介绍了一种名为Eyepad ++的新方法，包括在EA和焊盘数据上训练MTL网络，同时通过额外的蒸馏步骤蒸馏眼网网络的“通用性”。我们所提出的方法优于垫中的SOTA，并在眼睛验证中获得近的SOTA性能，而无需任何预处理。我们还展示了眼部和眼部++在用户到用户验证中的疗效，跨网络骨干网和图像质量。

标准的对比学习方法通常需要大量的否定否定有效的无监督学习，并且往往表现出缓慢的收敛性。我们怀疑这种行为是由于用于提供与积极鲜明对比的否定的廉价选择。我们通过从支持向量机（SVM）的灵感来呈现最大值保证金对比学习（MMCL）来抵消这种困难。我们的方法选择否定作为通过二次优化问题获得的稀疏支持向量，通过最大化决策余量来强制执行对比度。由于SVM优化可以计算要求，特别是在端到端设置中，我们提出了缓解计算负担的简化。我们验证了我们对标准视觉基准数据集的方法，展示了在无监督的代表上学习最先进的表现，同时具有更好的经验收敛性。