|CVPR（ConferenceonComputerVisionandPatternRecognition）是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的頂日在美國猶他州鹽湖城舉辦。本屆大會(huì)有超過3300篇的大會(huì)論文投稿，錄取979篇（接受率約為29%），其中包括70篇Oral論文和224篇Spotlight論文，參會(huì)人數(shù)達(dá)到GUAlipres,Laada等電商appKUCVPR18者晚宴、展臺(tái)技術(shù)TalkFashionAI、鹿班CV7SpotlghtGrundTruhSpotlght（）Pacalontex,SN-RBD和COOStuffSotlghtof-the-artocaizedGANodecollaseGANLalac-BetraicalizdGN(GAN)GAN的moecllaseCNNSISR)算法不能擴(kuò)SISR（即模糊核和噪聲水平）作為網(wǎng)絡(luò)輸入來解決SISR大多數(shù)現(xiàn)有的零樣本學(xué)習(xí)（Zero-ShotLearning，ZSL）方法都存在強(qiáng)偏問題。在論文《基于ZSLAI阿里巴巴Spotlight論文：基于時(shí)間尺度選擇的在線行為預(yù) 實(shí) 摘 引 方 實(shí) 總 阿里巴巴Poster論文：整體還是局部？應(yīng)用LocalizedGAN進(jìn)行圖像內(nèi)容編輯、半監(jiān)督訓(xùn)練和解決modecollapse問 摘 GAN和基于圖模型的半監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān) 從幾何角度研究Modecollapse問 阿里巴巴Poster論文：處理多種退化類型的卷積超分辨 阿里巴巴Poster論文：基于尺度空間變換的本征圖像分 摘 引 實(shí) 結(jié) 阿里巴巴Poster論文：基于直推式無偏嵌入的零樣本學(xué) 摘 引 QFSL模 實(shí) 討 結(jié) 0在這篇論文中，作者提出了一個(gè)“尺度選擇網(wǎng)”（scaleselectionnetwork）來在不同時(shí)刻diledcovoltio）erachia1，第243中，來估計(jì)當(dāng)前動(dòng)作的當(dāng)前幀到該動(dòng)作起始幀之間的距離（s）s（（c3，133skpcnneionSSNetSSNet-GTGroundTruthFS-Net（S）則表示在所有時(shí)間點(diǎn)均采用同一個(gè)固定的尺度用于行為預(yù)測。ST-LSTMT-PAMISkeleton-BasedActionRecognitionUsingSpatio-TemporalLSTMNetworkwithTrustGates”。AttentionNetCVPR17“GlobalContext-AwareAttentionLSTMNetworksfor3DActionRecognition”。JCR-RNNMSRAPKUECCV16OnlineHumanActionDetectionusingJointClassification-RegressionRecurrentNeuralNetworks”?？梢钥吹?，本文提出SSNetGroundTruthCVPR-18Spotlight論文：基于語境對比特征和門控多尺度融合并且使得像素Askip（如圖三所CVPR-18Spotlight論文：\h所見所想所找－基于生成模型的跨模\hMSCOCOFlickr30Kstate-of-the-artankngloss型的跨模態(tài)特征學(xué)習(xí)框架（generativecross-modalfeaturelearningframework，GXN），下LookMatchLook,ImagineMatch，也稱為”所看所想所找”。LookImagine看”去“腦補(bǔ)”預(yù)期的匹配結(jié)果,也就是從得到的局部特征去生成目標(biāo)模態(tài)的數(shù)據(jù)；MatchGXN（上部區(qū)域）；圖像-文本生成特征學(xué)習(xí)（藍(lán)色路徑）和射到共同空間。這里包括一個(gè)圖像編碼器CNNEnc和兩個(gè)句子編碼器RNN?和RNN?? 2(??????)是高層語義特征而(????????)作為局部層次的特征。這里的局部層次特征是通過生成模型學(xué)習(xí)得到的。第三部分（綠色路徑）cGAN????中生成一幅圖像，包括一個(gè)只需要計(jì)算{???,???}和{????,????}之間的相似度來進(jìn)行跨模態(tài)檢索。本文提出的方法在MSCOCOstate-of-the-不僅能學(xué)習(xí)到多模態(tài)數(shù)據(jù)的高層的抽象表示，還能學(xué)習(xí)到底層的表示。顯著超越state-of-the-artPosterLocalizedGAN進(jìn)modecollapse問題GAN局部的AN整體方法Lalac-Betrairap時(shí)我們還展示了如果用calizdGN(GANGAN的odeollapeUCFUCFMAPLE實(shí)驗(yàn)室(MAchinePerceptionandLEarning)和阿CVPR2018Guo-JunQi,LihengZhang,HaoHu,MarziehEdraki,JingdongWangandXian-ShengHua.GlobalversusLocalizedGenerativeAdversarialNets,inCVPR2018.GANanioldGap）Grph它輸出z，我們就可以在高維空間中劃出一個(gè)流型結(jié)構(gòu)。G，我們可以在數(shù)據(jù)流型上研究各種幾何結(jié)構(gòu)。比如切向量空LaplacianLaplace-Beltrami法在一些數(shù)據(jù)集上得到的結(jié)果。更多的結(jié)果可以參考我們的論文“GlobalversusLocalizedGenerativeAdversarialNetworks“。同時(shí)，使用局部坐標(biāo)系的另一個(gè)更加實(shí)際的好處是，我們給定一個(gè)目標(biāo)數(shù)據(jù)點(diǎn)xG(zzxzGANmodecollapseGAN，modecollapseGAN的modecollapsezz，GNmecolapsdmenondeicint。constraintCelebAGAN這個(gè)思GANGAN數(shù)據(jù)樣本或者一個(gè)batchGAN論文原文地址\h展。然而現(xiàn)有基于CNNSISR（LR）圖像由高分辨率（HR）圖像經(jīng)過雙三SISR（即模糊核和噪聲水SISR其中表示HR清晰圖像??與模糊核??之間的卷積，表示系數(shù)為??的降采樣算子，??表示標(biāo)準(zhǔn)差（噪聲水平）為的加性高斯白噪聲（AWGN）。SISR的方法尤其是基于CNNSISRCNNSIRSRNN在EC（14）VSR在PSRESPN和FSRNNGANicuic）SISRISRNNn-bndSI本文首先分析了在最大后驗(yàn)（MAP）SISRCNNSISRLR??對應(yīng)HR??可以通過求解下述問題近似，其中為似然（也即數(shù)據(jù)保真）項(xiàng)，為先驗(yàn)（也即正則）項(xiàng)，為似然項(xiàng)和先驗(yàn)項(xiàng)之間的權(quán)衡參數(shù)。簡單來說，上述公式包含兩點(diǎn)：1）HRSISR2）對于非盲超分辨率問題，??的求LR??、模糊核??、噪聲水平以及權(quán)衡參數(shù)SISRMAPCNNCNNSISR水平CNNMAPCNNSISRLRCNNLRW×HPCA噪聲水平并在一起得到一個(gè)t+1維的向量??，接著將??拉伸為W×H×(t+1)維的張量，我們將此張量稱之為退化圖（DegradationMaps），其中第??個(gè)W×H圖的所有元素均為????。LRCNN選取了快速有效的ESPCNLRBatchNormalization在訓(xùn)練階段，SRMD075]之間的高斯在測試階段，SRMDbicubicPSNR和SSIM（如表1）。可以看出雖然SRMDbicubicSRMDTitanXpGPU512×512LR0.084VDSR2PSNRSSIMSRMD4SRMDLR5SRMDHR4SRMD（a）噪聲水平以及模糊核寬度的空間分布；（b）LR（最近鄰插值放大）；（c）HR（放大兩倍）。通過實(shí)驗(yàn)展示了用合成圖像訓(xùn)練得到的超分辨網(wǎng)絡(luò)模型可以有效地處理真實(shí)圖像復(fù)現(xiàn)出優(yōu)異的性能。我們在兩個(gè)基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上評估了網(wǎng)絡(luò)：MPI-SintelMITIntrinsicImagesetinx-rMPI-SintelMIT相關(guān)工作（略I轉(zhuǎn)換為輸出圖像A非局部映射函數(shù)If（）L（3）中，我們將描述從ResNet我們將圖像I[I0，I1，...，IK]I0=I，KLk(I)=Iku(k1ku拉普拉斯金字塔展開為I=[L0(I),L1(I),...,Lk?1(I),IKL0(IIK首先，讓我們使用兩個(gè)塊（LH）的簡化網(wǎng)絡(luò)來為低頻帶的映射建模映射I→f（I）：L，并HL省略。通過將LH連接和求和，該網(wǎng)絡(luò)是ResNet一個(gè)關(guān)鍵的過渡是從（b）到（c）LHH（c）等價(jià)于（b）-它們表示拉普拉斯分解方程的兩種等價(jià)形式，即通過將剩余分量從左手邊移到右手邊并改變符號(hào)。（c）Ld，為此類似于拉普拉斯金字塔分解結(jié)構(gòu)，我們?yōu)楦哳l帶引入多個(gè)子網(wǎng)絡(luò)塊H0，H1，......HK-1LK：網(wǎng)絡(luò)輸入塊級聯(lián)下采樣，并且網(wǎng)絡(luò)塊的輸出被上采樣并從左到右聚合以形成目標(biāo)輸出。在網(wǎng)絡(luò)中學(xué)習(xí)下采樣和上采樣算子的所有參數(shù)（2形）3.26Conv（3x3）-ELU-Conv（3x3）-ELUHuangDenseNet中，最后一個(gè)ConvELU3231x1Conv我們使用指數(shù)線性單位（ELU）ReLUx<0ELUBNELU換，ELU2?=?????????????+?????????????????+數(shù)據(jù)損失數(shù)據(jù)損失定義了預(yù)測圖像與真實(shí)之間的像素級相似性。我們采用下面的聯(lián)合雙邊 =

??∑||?????????||2+||??????

??????=

??????=

CNN們利用標(biāo)準(zhǔn)的VGG-19[44]網(wǎng)絡(luò)從神經(jīng)激活中提取語義信息。我們的感知損失定義如下： =

??????||Φ??(??)?

????變分損失 ?????=

|????+??,???????,??|+|????,??+1?Boostrap證明是相當(dāng)有效的。例如，LiAA和S為了在增強(qiáng)數(shù)據(jù)集中引入進(jìn)一步的擾動(dòng)，我們另外應(yīng)用自適應(yīng)流形濾波器到AS，并使用過濾結(jié)果合成新數(shù)據(jù)。AMFASMP-Sntl187500ResynhSitelAS=I（）MTIntrnsc011ConstantShadingConstantAlbedo，一些傳統(tǒng)方法以及最新的最新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)si-MSE25％，在DSSIM43％，這表明我們網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在更具有挑戰(zhàn)性的數(shù)據(jù)集上依然表現(xiàn)良好。3.1題，傳播。該行（OursSequential）2（a）顯示了結(jié)果。它顯示該架構(gòu)產(chǎn)DSSIM1-210％-15％的改進(jìn)。我們也有一套關(guān)于其他因素的控制自我比較，包括金字塔結(jié)構(gòu)，損失實(shí)驗(yàn)（OurswoPyramid）使用單通道網(wǎng)絡(luò)顯示結(jié)果，即，我們使用單個(gè)殘差1230％以上。請注意，隨著金字塔層數(shù)的增加，網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜損失函數(shù)實(shí)驗(yàn)（Oursw/MSEloss）MSE事實(shí)證明，MSEMSEMSE（DSSIM）MSE們的損失之間也顯示出更清晰的邊際（10.238.86）。CNN我們進(jìn)一步研究在這個(gè)任務(wù)中高斯金字塔圖像分量作為我們網(wǎng)絡(luò)輸入的影CNN（Oursw/'FPN'input）CNNFPNCNNITntrnsicImagsOurs+A和Ours+DAOus+DAOus+DAMPISintelMIT大多數(shù)現(xiàn)有的零樣本學(xué)習(xí)（Zero-ShotLearning，ZSL）方法都存在強(qiáng)偏問題：訓(xùn)練階段看不見（目標(biāo)）類的實(shí)例在測試時(shí)往往被歸類為所看到的（源）ZSLAwA2，CUBSUNZSL9.3％至24.5ZSL0.216.2％的提升。2ZSL2ZSL(inductiveZSLZSL(transductiveZSLZSL，訓(xùn)練階段只能獲取得到ZSL，訓(xùn)練階段可以獲取到有標(biāo)注的源類數(shù)據(jù)和未標(biāo)注的目標(biāo)類數(shù)據(jù)。直推ZSLZSLZSLZSL（conventionalsettings）。然而，在一個(gè)更加實(shí)際的應(yīng)用場景中，測試圖像不僅來源于目標(biāo)叫作廣義設(shè)定（generalizedsettings）。ZSLZSLZSL強(qiáng)偏(stongbia（1：在ZSLZSL（Quasi-FullySupervisedLearning,QFSL）2AlxNe、GgleNt（）；（）相關(guān)工作（略假設(shè)存在一個(gè)源數(shù)據(jù)集????={(????????)}????,每張圖片????與相應(yīng)的標(biāo)簽????對應(yīng)，其中????∈????=

{(??)}??,S表示源類中類的個(gè)數(shù)。目標(biāo)數(shù)據(jù)集????={(????????)}????,每張圖片????與相應(yīng)的標(biāo)簽??????

應(yīng)，其中????∈????={(????)}??,T表示目標(biāo)類中類的個(gè)數(shù)。ZSL

??(??;??)=argmax??∈????(??,??;??(??,??;??)=? ∑???(????,??(????;??))+??本文假設(shè)給定標(biāo)注源數(shù)據(jù)集????，無標(biāo)注目標(biāo)數(shù)據(jù)集????={(????)}????和語義嵌入??ZSL ??4eLUsftmxCNN??CNNCNN模型??ZSLCNN??(??,??;??)=??(??(??;????);入：???(??)=??(??)。[???(??1)???(??2)???(????+??)]來初始化。和視覺嵌入子網(wǎng)絡(luò)和視覺-語義銜接子網(wǎng)絡(luò)不同的是，得與視覺嵌入???(????)此，在訓(xùn)練階段，我們的模型對于一張給定的圖像，產(chǎn)生了??+??個(gè)得分。經(jīng)過得分函數(shù)后，我們