In recent years, aerial swarm technology has developed rapidly. In order to accomplish a fully autonomous aerial swarm, a key technology is decentralized and distributed collaborative SLAM (CSLAM) for aerial swarms, which estimates the relative pose and the consistent global trajectories. In this paper, we propose $D^2$SLAM: a decentralized and distributed ($D^2$) collaborative SLAM algorithm. This algorithm has high local accuracy and global consistency, and the distributed architecture allows it to scale up. $D^2$SLAM covers swarm state estimation in two scenarios: near-field state estimation for high real-time accuracy at close range and far-field state estimation for globally consistent trajectories estimation at the long-range between UAVs. Distributed optimization algorithms are adopted as the backend to achieve the $D^2$ goal. $D^2$SLAM is robust to transient loss of communication, network delays, and other factors. Thanks to the flexible architecture, $D^2$SLAM has the potential of applying in various scenarios.
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旨在恢复图像中影子区域的原始强度，并使它们与剩余的非阴影区域兼容，而没有跟踪，删除阴影是一个非常具有挑战性的问题，使许多下游图像/视频相关的任务受益。最近，变形金刚通过捕获全局像素相互作用来显示它们在各种应用中的强大能力，并且这种能力在删除阴影时非常可取。然而，由于以下两个原因，应用变压器促进阴影去除是非平凡的：1）修补程序操作不适用于由于不规则的阴影形状而导致阴影去除； 2）阴影去除只需要从非阴影区域到阴影区域的单向交互，而不是图像中所有像素之间的共同双向相互作用。在本文中，我们提出了一种新型的跨区域变压器，即CRFormer，用于去除阴影，它与现有变压器的不同之处仅通过考虑从非阴影区域到阴影区域的像素相互作用而不将图像分为斑块。这是通过精心设计的区域感知的跨注意操作来实现的，该操作可以汇总以非阴影区域特征为条件的恢复的阴影区域特征。与其他最先进的方法相比，关于ISTD，AISTD，SRD和视频阴影删除数据集的广泛实验证明了我们方法的优势。
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非凸松弛方法已被广泛用于张量恢复问题，并且与凸松弛方法相比，可以实现更好的恢复结果。在本文中，提出了一种新的非凸函数，最小值对数凹点（MLCP）函数，并分析了其某些固有属性，其中有趣的是发现对数函数是MLCP的上限功能。所提出的功能概括为张量病例，得出张量MLCP和加权张量$ l \ gamma $ -norm。考虑到将其直接应用于张量恢复问题时无法获得其明确解决方案。因此，给出了解决此类问题的相应等效定理，即张量等效的MLCP定理和等效加权张量$ l \ gamma $ -norm定理。此外，我们提出了两个基于EMLCP的经典张量恢复问题的模型，即低秩量张量完成（LRTC）和张量稳健的主组件分析（TRPCA）以及设计近端替代线性化最小化（棕榈）算法以单独解决它们。此外，基于Kurdyka - {\ l} ojasiwicz属性，证明所提出算法的溶液序列具有有限的长度并在全球范围内收敛到临界点。最后，广泛的实验表明，提出的算法取得了良好的结果，并证实MLCP函数确实比最小化问题中的对数函数更好，这与理论特性的分析一致。
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为了更好地利用搜索日志和建模用户的行为模式，提出了许多点击模型来提取用户的隐式交互反馈。大多数传统点击模型都是基于概率图形模型（PGM）框架，该框架需要手动设计的依赖项，并且可能会过度简化用户行为。最近，提出了基于神经网络的方法来通过增强表达能力并允许灵活的依赖性来提高用户行为的预测准确性。但是，他们仍然遭受数据稀疏性和冷启动问题的困扰。在本文中，我们提出了一个新颖的图形增强点击模型（GraphCM），用于Web搜索。首先，我们将每个查询或文档视为顶点，并分别针对查询和文档提出新颖的均匀图构造方法，以完全利用会议内和会议间信息，以解决稀疏性和冷启动问题。其次，在考试假设之后，我们分别对吸引力估计量和检查预测值进行了建模，以输出吸引力得分和检查概率，在该分数中，应用图形神经网络和邻居相互作用技术用于提取在预构建的同质图中编码的辅助信息。最后，我们将组合功能应用于将考试概率和吸引力得分整合到点击预测中。在三个现实世界会话数据集上进行的广泛实验表明，GraphCM不仅胜过了最先进的模型，而且还可以在解决数据稀疏性和冷启动问题方面取得卓越的性能。
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语言模型既展示了定量的改进，又展示了新的定性功能，随着规模的增加。尽管它们具有潜在的变革性影响，但这些新能力的特征却很差。为了为未来的研究提供信息，为破坏性的新模型能力做准备，并改善社会有害的效果，至关重要的是，我们必须了解目前和近乎未来的能力和语言模型的局限性。为了应对这一挑战，我们介绍了超越模仿游戏基准（Big Bench）。 Big Bench目前由204个任务组成，由132家机构的442位作者贡献。任务主题是多样的，从语言学，儿童发展，数学，常识性推理，生物学，物理学，社会偏见，软件开发等等。 Big-Bench专注于被认为超出当前语言模型的功能的任务。我们评估了OpenAI的GPT型号，Google内部密集变压器体系结构和大型基础上的开关稀疏变压器的行为，跨越了数百万到数十亿个参数。此外，一个人类专家评估者团队执行了所有任务，以提供强大的基准。研究结果包括：模型性能和校准都随规模改善，但绝对的术语（以及与评估者的性能相比）；在模型类中的性能非常相似，尽管带有稀疏性。逐渐和预测的任务通常涉及大量知识或记忆成分，而在临界规模上表现出“突破性”行为的任务通常涉及多个步骤或组成部分或脆性指标；社交偏见通常会随着含糊不清的环境而随着规模而增加，但这可以通过提示来改善。
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张量恢复是计算机视觉和机器学习中的重要问题。它通常使用张量排名的凸松弛和$ l_ {0} $ norm，即分别为核定标准和$ l_ {1} $ norm，以解决此类问题。已知凸的近似值会产生偏置的估计量。为了克服这个问题，采用并设计了相应的非凸照器。受到最近开发的矩阵等效最小值凸额（EMCP）定理的启发，本文确定了张量当量的最小值 - concave惩罚（TEMCP）的定理。张量当量MCP（TEMCP）作为非凸照正规器零件和等效加权张量$ \ gamma $ norm（EWTGN）作为低级别部分的构建，两者都可以实现权重适应性。同时，我们提出了两个相应的自适应模型，用于两个经典的张量恢复问题，即低级张量完成（LRTC）和张量鲁棒的主成分分析（TRPCA），其中优化算法基于交替的方向乘数（ADMM）。设计了这种新型的迭代自适应算法，可以产生更准确的张量恢复效果。对于张量的完成模型，考虑了多光谱图像（MSI），磁共振成像（MRI）和彩色视频（CV）数据，而对于张量的稳定性主成分分析模型，高光谱图像（HSI）在高斯噪声和盐和盐和盐和盐和盐和盐和盐和盐和盐和考虑了胡椒噪声。所提出的算法优于ARTS方法，并且通过实验保证其降低和收敛性。
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红外小目标超分辨率（SR）旨在从其低分辨率对应物中恢复具有高度控制目标的可靠和详细的高分辨率图像。由于红外小目标缺乏颜色和精细结构信息，因此利用序列图像之间的补充信息来提高目标是很重要的。在本文中，我们提出了名为局部运动和对比的第一红外小目标SR方法，以前驱动的深网络（MoCopnet）将红外小目标的域知识集成到深网络中，这可以减轻红外小目标的内在特征稀缺性。具体而言，通过在时空维度之前的局部运动的动机，我们提出了局部时空注意力模块，以执行隐式帧对齐并结合本地时空信息以增强局部特征（特别是对于小目标）来增强局部特征。通过在空间尺寸之前的局部对比的动机，我们提出了一种中心差异残留物，将中心差卷积纳入特征提取骨架，这可以实现以中心为导向的梯度感知特征提取，以进一步提高目标对比度。广泛的实验表明，我们的方法可以恢复准确的空间依赖性并改善目标对比度。比较结果表明，MoCopnet在SR性能和目标增强方面可以优于最先进的视频SR和单图像SR方法。基于SR结果，我们进一步调查了SR对红外小型目标检测的影响，实验结果表明MoCopnet促进了检测性能。代码可在https://github.com/xinyiying/mocopnet上获得。
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2021-12-06
数据增强是自然语言处理（NLP）模型的鲁棒性评估的重要组成部分，以及增强他们培训的数据的多样性。在本文中，我们呈现NL-Cogmenter，这是一种新的参与式Python的自然语言增强框架，它支持创建两个转换（对数据的修改）和过滤器（根据特定功能的数据拆分）。我们描述了框架和初始的117个变换和23个过滤器，用于各种自然语言任务。我们通过使用其几个转换来分析流行自然语言模型的鲁棒性来证明NL-Upmenter的功效。基础架构，Datacards和稳健性分析结果在NL-Augmenter存储库上公开可用（\ url {https://github.com/gem-benchmark/nl-augmenter}）。
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张量稀疏建模是一种有希望的方法，在整个科学和工程学中，取得了巨大的成功。众所周知，实际应用中的各种数据通常由多种因素产生，因此使用张量表示包含多个因素内部结构的数据。但是，与矩阵情况不同，构建合理的稀疏度量张量是一项相对困难且非常重要的任务。因此，在本文中，我们提出了一种称为张量全功能度量（FFM）的新张量稀疏度度量。它可以同时描述张量的每个维度的特征信息以及两个维度之间的相关特征，并将塔克等级与张量管等级连接。这种测量方法可以更全面地描述张量的稀疏特征。在此基础上，我们建立了其非凸放松，并将FFM应用于低级张量完成（LRTC）和张量鲁棒的主成分分析（TRPCA）。提出了基于FFM的LRTC和TRPCA模型，并开发了两种有效的交替方向乘数法（ADMM）算法来求解所提出的模型。各种实际数值实验证实了超出最先进的方法的优势。
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低等级张量完成（LRTC）问题引起了计算机视觉和信号处理的极大关注。如何获得高质量的图像恢复效果仍然是目前要解决的紧急任务。本文提出了一种新的张量$ l_ {2,1} $最小化模型（TLNM），该模型（TLNM）集成了总和核标准（SNN）方法，与经典的张量核定常（TNN）基于张量的张量完成方法不同，与$ L_ { 2,1} $ norm和卡塔尔里亚尔分解用于解决LRTC问题。为了提高图像的局部先验信息的利用率，引入了总变化（TV）正则化项，从而导致一类新的Tensor $ L_ {2,1} $ NORM Minimization，总变量模型（TLNMTV）。两个提出的模型都是凸，因此具有全局最佳解决方案。此外，我们采用交替的方向乘数法（ADMM）来获得每个变量的封闭形式解，从而确保算法的可行性。数值实验表明，这两种提出的算法是收敛性的，比较优于方法。特别是，当高光谱图像的采样率为2.5 \％时，我们的方法显着优于对比方法。
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