书法的真实性是艺术领域中的重要而艰巨的任务，其中关键问题是书法的几次拍摄分类。我们提出了一种新的方法，Shufanet（“Shufa”是中国书法的拼音），在几次射击的情况下，根据公制学习对中国书法的款式进行分类，其分类准确性超过了书法专业的学生水平。我们提出了一种新的网络架构，包括称为Shufaloss的手写字体样式的独特表达，以及作为先验知识的书法类别信息。同时，我们修改了空间关注模块，并根据传统九宫思想为手写字体创建了Shufaittent。对于模型的培训，我们构建了一个书法的数据集。我们的方法在我们的数据集中实现了65％的准确率，用于几次拍摄的学习，超越Reset和其他主流CNN。与此同时，我们为书法主要学生进行了战斗，最后超越了他们。这是第一次在书法家分类领域深入学习的尝试，我们希望为后续研究提供思路。

随着深度学习技术的快速发展和计算能力的提高，深度学习已广泛应用于高光谱图像（HSI）分类领域。通常，深度学习模型通常包含许多可训练参数，并且需要大量标记的样品来实现最佳性能。然而，关于HSI分类，由于手动标记的难度和耗时的性质，大量标记的样本通常难以获取。因此，许多研究工作侧重于建立一个少数标记样本的HSI分类的深层学习模型。在本文中，我们专注于这一主题，并对相关文献提供系统审查。具体而言，本文的贡献是双重的。首先，相关方法的研究进展根据学习范式分类，包括转移学习，积极学习和少量学习。其次，已经进行了许多具有各种最先进的方法的实验，总结了结果以揭示潜在的研究方向。更重要的是，虽然深度学习模型（通常需要足够的标记样本）和具有少量标记样本的HSI场景之间存在巨大差距，但是通过深度学习融合，可以很好地表征小样本集的问题方法和相关技术，如转移学习和轻量级模型。为了再现性，可以在HTTPS://github.com/shuguoj/hsi-classification中找到纸张中评估的方法的源代码.git。

图像转换是一类视觉和图形问题，其目标是学习输入图像和输出图像之间的映射，在深神网络的背景下迅速发展。在计算机视觉（CV）中，许多问题可以被视为图像转换任务，例如语义分割和样式转移。这些作品具有不同的主题和动机，使图像转换任务蓬勃发展。一些调查仅回顾有关样式转移或图像到图像翻译的研究，所有这些都只是图像转换的一个分支。但是，没有一项调查总结这些调查在我们最佳知识的统一框架中共同起作用。本文提出了一个新颖的学习框架，包括独立学习，指导学习和合作学习，称为IGC学习框架。我们讨论的图像转换主要涉及有关深神经网络的一般图像到图像翻译和样式转移。从这个框架的角度来看，我们回顾了这些子任务，并对各种情况进行统一的解释。我们根据相似的开发趋势对图像转换的相关子任务进行分类。此外，已经进行了实验以验证IGC学习的有效性。最后，讨论了新的研究方向和开放问题，以供将来的研究。

很少有射击学习（FSL）由于其在模型训练中的能力而无需过多的数据而引起了计算机视觉的越来越多的关注。 FSL具有挑战性，因为培训和测试类别（基础与新颖集）可能会在很大程度上多样化。传统的基于转移的解决方案旨在将从大型培训集中学到的知识转移到目标测试集中是有限的，因为任务分配转移的关键不利影响没有充分解决。在本文中，我们通过结合度量学习和通道注意的概念扩展了基于转移方法的解决方案。为了更好地利用特征主链提取的特征表示，我们提出了特定于类的通道注意（CSCA）模块，该模块通过分配每个类别的CSCA权重向量来学会突出显示每个类中的判别通道。与旨在学习全球班级功能的一般注意力模块不同，CSCA模块旨在通过非常有效的计算来学习本地和特定的特定功能。我们评估了CSCA模块在标准基准测试中的性能，包括Miniimagenet，Cifar-imagenet，Cifar-FS和Cub-200-200-2011。实验在电感和/跨域设置中进行。我们取得了新的最新结果。

Automatic Arabic handwritten recognition is one of the recently studied problems in the field of Machine Learning. Unlike Latin languages, Arabic is a Semitic language that forms a harder challenge, especially with variability of patterns caused by factors such as writer age. Most of the studies focused on adults, with only one recent study on children. Moreover, much of the recent Machine Learning methods focused on using Convolutional Neural Networks, a powerful class of neural networks that can extract complex features from images. In this paper we propose a convolutional neural network (CNN) model that recognizes children handwriting with an accuracy of 91% on the Hijja dataset, a recent dataset built by collecting images of the Arabic characters written by children, and 97% on Arabic Handwritten Character Dataset. The results showed a good improvement over the proposed model from the Hijja dataset authors, yet it reveals a bigger challenge to solve for children Arabic handwritten character recognition. Moreover, we proposed a new approach using multi models instead of single model based on the number of strokes in a character, and merged Hijja with AHCD which reached an averaged prediction accuracy of 96%.

侯马联盟书是中国山西博物馆小镇博物馆的国家宝藏之一。它在研究古老的历史方面具有重要的历史意义。迄今为止，关于霍玛联盟书籍的研究一直留在纸质文件的识别中，这是无法识别和难以显示，学习和宣传的纸质文件。因此，霍玛联盟公认的古代角色的数字化可以有效提高识别古代角色并提供更可靠的技术支持和文本数据的效率。本文提出了一个新的Houma Alliance书籍的新数据库。在数据库中，从原始书籍收藏和人类的模仿写作中收集了297个班级和3,547个Houma Alliance古代手写字符样本。此外，决策级分类器融合策略用于融合三个众所周知的深神网络体系结构，以供古代手写角色识别。实验是在我们的新数据库上执行的。实验结果首先为研究界提供了新数据库的基线结果，然后证明了我们提出的方法的效率。

With the improvement of arithmetic power and algorithm accuracy of personal devices, biological features are increasingly widely used in personal identification, and palm vein recognition has rich extractable features and has been widely studied in recent years. However, traditional recognition methods are poorly robust and susceptible to environmental influences such as reflections and noise. In this paper, a convolutional neural network based on VGG-16 transfer learning fused attention mechanism is used as the feature extraction network on the infrared palm vein dataset. The palm vein classification task is first trained using palmprint classification methods, followed by matching using a similarity function, in which we propose the multi-task loss function to improve the accuracy of the matching task. In order to verify the robustness of the model, some experiments were carried out on datasets from different sources. Then, we used K-means clustering to determine the adaptive matching threshold and finally achieved an accuracy rate of 98.89% on prediction set. At the same time, the matching is with high efficiency which takes an average of 0.13 seconds per palm vein pair, and that means our method can be adopted in practice.

近年来，随着对公共安全的需求越来越多，智能监测网络的快速发展，人员重新识别（RE-ID）已成为计算机视野领域的热门研究主题之一。人员RE-ID的主要研究目标是从不同的摄像机中检索具有相同身份的人。但是，传统的人重新ID方法需要手动标记人的目标，这消耗了大量的劳动力成本。随着深度神经网络的广泛应用，出现了许多基于深入的基于学习的人物的方法。因此，本文促进研究人员了解最新的研究成果和该领域的未来趋势。首先，我们总结了对几个最近公布的人的研究重新ID调查，并补充了系统地分类基于深度学习的人的重新ID方法的最新研究方法。其次，我们提出了一种多维分类，根据度量标准和表示学习，将基于深度学习的人的重新ID方法分为四类，包括深度度量学习，本地特征学习，生成的对抗学习和序列特征学习的方法。此外，我们根据其方法和动机来细分以上四类，讨论部分子类别的优缺点。最后，我们讨论了一些挑战和可能的研究方向的人重新ID。

The process of learning good features for machine learning applications can be very computationally expensive and may prove difficult in cases where little data is available. A prototypical example of this is the one-shot learning setting, in which we must correctly make predictions given only a single example of each new class.In this paper, we explore a method for learning siamese neural networks which employ a unique structure to naturally rank similarity between inputs. Once a network has been tuned, we can then capitalize on powerful discriminative features to generalize the predictive power of the network not just to new data, but to entirely new classes from unknown distributions. Using a convolutional architecture, we are able to achieve strong results which exceed those of other deep learning models with near stateof-the-art performance on one-shot classification tasks.

随着文献资源的丰富，研究人员面临着信息爆炸和知识过载的不断增长的问题。为了帮助学者检索文学并成功获得知识，澄清学术文学中内容的语义结构已成为基本的研究问题。在识别学术文章中章节的结构功能的研究中，只有几项研究使用了深度学习模型，并探索了特征输入的优化。这限制了研究任务深度学习模型的应用，优化潜力。本文将ACL会议的文章作为语料库。我们采用传统的机器学习模型和深度学习模型，基于各种特征输入构建分类器。实验结果表明，（1）与章节内容相比，章节标题更有利于识别学术文章的结构功能。 （2）相对位置是建立传统模型的有价值的功能。 （3）受到（2）的启发，本文进一步将上下文信息引入深度学习模型，取得了显着的结果。同时，我们的模型在包含200个采样的非训练样本的开放式测试中显示出良好的迁移能力。近五年我们还基于表演模型的最佳实践，并对整体语料库进行了时间序列分析，近五年注释了ACL主要会议文件。这项工作通过多个比较实验探索并总结了此任务的实际功能和模型，并为相关文本分类任务提供了参考。最后，我们表示当前模型的局限性和缺点以及进一步优化的方向。

名人认可是品牌交流中最重要的策略之一。如今，越来越多的公司试图为自己建立生动的特征。因此，他们的品牌身份交流应符合人类和法规的某些特征。但是，以前的作品主要是通过假设停止的，而不是提出一种特定的品牌和名人之间匹配的方式。在本文中，我们建议基于自然语言处理（NLP）技术的品牌名人匹配模型（BCM）。鉴于品牌和名人，我们首先从互联网上获得了一些描述性文档，然后总结了这些文档，最后计算品牌和名人之间的匹配程度，以确定它们是否匹配。根据实验结果，我们提出的模型以0.362 F1得分和精度的6.3％优于最佳基线，这表明我们模型在现实世界中的有效性和应用值。更重要的是，据我们所知，拟议的BCM模型是使用NLP解决认可问题的第一项工作，因此它可以为以下工作提供一些新颖的研究思想和方法。

少量学习是一个基本和挑战性的问题，因为它需要识别只有几个例子的新型类别。识别对象具有多个变体，可以定位图像中的任何位置。直接将查询图像与示例图像进行比较无法处理内容未对准。比较的表示和度量是至关重要的，但由于在几次拍摄学习中的样本的稀缺和广泛变化而挑战。在本文中，我们提出了一种新颖的语义对齐模型来比较关系，这是对内容未对准的强大。我们建议为现有的几次射门学习框架添加两个关键成分，以获得更好的特征和度量学习能力。首先，我们介绍了语义对齐损失，以对准属于同一类别的样本的功能的关系统计。其次，引入了本地和全局互动信息，允许在图像中的结构位置包含本地一致和类别共享信息的表示。第三，我们通过考虑每个流的同性恋的不确定性来介绍一个原则的方法来称量多重损失功能。我们对几个几次拍摄的学习数据集进行了广泛的实验。实验结果表明，该方法能够比较与语义对准策略的关系，实现最先进的性能。

传统的细颗粒图像分类通常依赖于带注释的地面真相的大规模训练样本。但是，某些子类别在实际应用中可能几乎没有可用的样本。在本文中，我们建议使用多频邻域（MFN）和双交叉调制（DCM）提出一个新颖的几弹性细颗粒图像分类网络（FICNET）。采用模块MFN来捕获空间域和频域中的信息。然后，提取自相似性和多频成分以产生多频结构表示。 DCM使用分别考虑全球环境信息和类别之间的微妙关系来调节嵌入过程。针对两个少量任务的三个细粒基准数据集进行的综合实验验证了FICNET与最先进的方法相比具有出色的性能。特别是，在两个数据集“ Caltech-UCSD鸟”和“ Stanford Cars”上进行的实验分别可以获得分类精度93.17 \％和95.36 \％。它们甚至高于一般的细粒图像分类方法可以实现的。

汉字带有大量的形态和语义信息；因此，汉字形态的语义增强引起了极大的关注。先前的方法旨在直接从整个汉字图像中提取信息，这些图像通常无法同时捕获全球和本地信息。在本文中，我们开发了一种基于中风的自动编码器（SAE），以用自我监督的方法对汉字的复杂形态进行建模。按照其规范写作顺序，我们首先将汉字作为一系列带有固定写作顺序的中风图像，然后我们的SAE模型经过训练以重建此中风图像序列。只要训练集中出现这种预训练的SAE模型，只要它们的中风或激进分出现在看不见的字符中。我们在不同形式的中风图像上设计了两个对比的SAE架构。一种是对现有基于中风的方法进行微调的，用于零拍识别手写的汉字，另一个用于从其形态特征中富含中文单词的嵌入。实验结果证明，在预训练之后，我们的SAE架构以零拍的识别优于其他现有方法，并以其丰富的形态和语义信息增强了汉字的表示。

Generating new fonts is a time-consuming and labor-intensive, especially in a language with a huge amount of characters like Chinese. Various deep learning models have demonstrated the ability to efficiently generate new fonts with a few reference characters of that style. This project aims to develop a few-shot cross-lingual font generator based on AGIS-Net and improve the performance metrics mentioned. Our approaches include redesigning the encoder and the loss function. We will validate our method on multiple languages and datasets mentioned.

在实际应用中，通常可以获得较小的数据集。目前，机器学习的大多数实际应用都使用基于大数据的经典模型来解决小型数据集的问题。但是，深度神经网络模型具有复杂的结构，巨大的模型参数和培训需要更高级的设备，这给应用程序带来了一定的困难。因此，本文提出了工会卷积的概念，设计了具有浅网络结构的光线深网模型联合网络，并适应了小型数据集。该模型将卷积网络单元与相同输入的不同组合结合在一起，形成联合模块。每个联合模块等效于卷积层。 3个模块之间的串行输入和输出构成了“ 3层”神经网络。每个联合模块的输出融合并添加为最后一个卷积层的输入，以形成具有4层网络结构的复杂网络。它解决了深层网络模型网络太深并且传输路径太长的问题，这会导致基础信息传输的丢失。由于模型的模型参数较少，通道较少，因此可以更好地适应小型数据集。它解决了一个问题，即深网模型容易过度培训小型数据集。使用公共数据集CIFAR10和17Flowers进行多分类实验。实验表明，联合网络模型可以在大型数据集和小数据集的分类中表现良好。它在日常应用程序方案中具有很高的实践价值。该模型代码发表在https://github.com/yeaso/union-net上

Few-shot classification aims to recognize unlabeled samples from unseen classes given only few labeled samples. The unseen classes and low-data problem make few-shot classification very challenging. Many existing approaches extracted features from labeled and unlabeled samples independently, as a result, the features are not discriminative enough. In this work, we propose a novel Cross Attention Network to address the challenging problems in few-shot classification. Firstly, Cross Attention Module is introduced to deal with the problem of unseen classes. The module generates cross attention maps for each pair of class feature and query sample feature so as to highlight the target object regions, making the extracted feature more discriminative. Secondly, a transductive inference algorithm is proposed to alleviate the low-data problem, which iteratively utilizes the unlabeled query set to augment the support set, thereby making the class features more representative. Extensive experiments on two benchmarks show our method is a simple, effective and computationally efficient framework and outperforms the state-of-the-arts.

作为非遗迹渲染（NPR）的主要分支，图像样式主要使用计算机算法将照片渲染为艺术绘画。最近的工作表明，样式信息的提取，例如笔触纹理和目标样式图像的颜色是图像风格的关键。鉴于其中风质地和颜色特征，提出了一种新的中风渲染方法，该方法完全考虑了音调特征和原始油画的代表性，以便将原始油画图像的音调适应风格化的图像并制作它接近艺术家的创造性效果。实验验证了所提出模型的功效。这种方法更适合具有相对均匀的方向意识的点尔主义画家的作品，尤其是对于自然场景。当原始绘画笔触具有更清晰的方向感时，使用此方法模拟刷子纹理特征可能会不那么令人满意。

大芬基的物种鉴定，即蘑菇，一直是一项具有挑战性的任务。仍然有大量有毒的蘑菇，这对人们的生命构成了风险。但是，传统的识别方法需要大量在手动识别的分类学领域具有知识的专家，而且不仅效率低下，而且消耗了大量的人力和资本成本。在本文中，我们提出了一个基于注意力机构的新模型，Mushroomnet，该模型将轻型网络MobilenetV3应用于骨干模型，并结合了我们提出的注意力结构，并在蘑菇识别任务中实现了出色的性能。在公共数据集上，Mushroomnet模型的测试准确性已达到83.9％，在本地数据集上，测试精度已达到77.4％。提出的注意机制很好地将注意力集中在蘑菇图像的身体上，以进行混合通道注意力，并通过GRAD-CAM可视化的注意热图。此外，在这项研究中，将遗传距离添加到蘑菇图像识别任务中，将遗传距离用作表示空间，并且数据集中每对蘑菇物种之间的遗传距离被用作遗传距离表示的嵌入空间，以预测图像距离和物种。确认。我们发现，使用MES激活函数可以很好地预测蘑菇的遗传距离，但精度低于软疗法。拟议的蘑菇网已被证明，它显示出自动和在线蘑菇图像的巨大潜力，拟议的自动程序将有助于并参考传统的蘑菇分类。

Automatic font generation without human experts is a practical and significant problem, especially for some languages that consist of a large number of characters. Existing methods for font generation are often in supervised learning. They require a large number of paired data, which are labor-intensive and expensive to collect. In contrast, common unsupervised image-to-image translation methods are not applicable to font generation, as they often define style as the set of textures and colors. In this work, we propose a robust deformable generative network for unsupervised font generation (abbreviated as DGFont++). We introduce a feature deformation skip connection (FDSC) to learn local patterns and geometric transformations between fonts. The FDSC predicts pairs of displacement maps and employs the predicted maps to apply deformable convolution to the low-level content feature maps. The outputs of FDSC are fed into a mixer to generate final results. Moreover, we introduce contrastive self-supervised learning to learn a robust style representation for fonts by understanding the similarity and dissimilarities of fonts. To distinguish different styles, we train our model with a multi-task discriminator, which ensures that each style can be discriminated independently. In addition to adversarial loss, another two reconstruction losses are adopted to constrain the domain-invariant characteristics between generated images and content images. Taking advantage of FDSC and the adopted loss functions, our model is able to maintain spatial information and generates high-quality character images in an unsupervised manner. Experiments demonstrate that our model is able to generate character images of higher quality than state-of-the-art methods.