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ICLR 2023
Assistant Professor@Rutgers CS
《域适应中的域索引：定义、方法、理论和可解释性》 来给大家介绍一下我们被接收为ICLR Spotlight的新工作。这个work从2021年春开始一直做到2022年秋，中间克服了许多技术障碍，没想到第一次投稿就好评如潮（分数8886），也恭喜子昊 @shsjxzh 的坚持得到回报。这篇工作的核心贡献在于，正式定义了domain adaptation中的域索引（domain index），精心设计了推断（infer）domain index的算法（variational domain indexing, 即VDI…
ICLR 2023：环境标签平滑，一行代码提升对抗学习稳定性/泛化性
学术农工
Domain adaptation（DA: 域自适应），Domain generalization（DG: 域泛化）一直以来都是各大顶会的热门研究方向。DA假设我们有有一个带标签的训练集（源域），这时候我们想让模型在另一个数据集上同样表现很好（目标域），利用目标域的无标签数据，提升模型在域间的适应能力是DA所强调的。以此为基础，DG进一步弱化了假设，我们只有多个源域的数据，根本不知道目标域是什么，这个时候如何提升模型泛化性呢？核心在于如何利用多个…
研究兴趣为小样本/弱监督/增量学习/异常检测
更新：5篇全部撤稿。 更新：5篇其中4篇已撤稿。喊我回应的那篇也撤稿了，原想着CVPR 投完后好好battle一下的。 更新：5篇还剩2篇，其中1篇作者喊话让我确认其rebuttal是否处理了我的疑虑，此刻正忙CVPR submission ，稍等一下马上回应！ 更新：5篇其中3篇已经撤稿 审了5篇，其中2篇已经撤稿，估计要转战CVPR 23。近几年各大顶会投稿量大，由于较低接受率，很多论文大概率都要面临反复投稿的问题，社区能否使用统一的投稿系统，对…
ICLR 2023 Open Review投稿文章一览，投稿量暴涨46%，「Diffusion」、「Mask」关键词成为新热点
第三个倒霉蛋
今年又闲得无聊勤勤恳恳地做了一次ICLR2023 Openreview的论文投稿分析，从OpenReview 网页抓取了论文数据，并做了2022和2023年论文关键词、标题高频词等信息的可视化比较。 ICLR 2023 论文提交情况分析今年ICLR一共收到了 4966篇论文，相比于去年3407的投稿量暴涨了46%。今年主题仍然涉及图神经网络，强化学习，计算机视觉等热点领域。关键词频率以下条形图列举了提交论文中出现频率排名前 50 的关键词，排名靠前的依旧是 强化学习…
ICLR 2023 | 高效视频分割涨点神器之集群对抗损失！
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Paper: Learning From Labeled Images and Unlabeled Videos For Video Segmentation PDF: https://openreview.net/pdf?id=Q0XkE_srKnG ICLR 2023 | 高效视频分割涨点神器之集群对抗损失！ 导读由于 缺乏带标记的视频分割数据，视频对象分割的性能仍然落后于图像分割。但现实生活中越来越多的免费未标记视频数据，激发了研究学者对无监督视频表示学习的兴趣。本文利用大规模图像分割数据集（带标签）和对抗性学习来训练用于视频对象分割的 2D/3D 网络。…
学术农工
论文题目：Free Lunch for Domain Adversarial Training: Environment Label Smoothing 论文链接： https://arxiv.org/abs/2302.00194 代码链接： https://github.com/yfzhang114/Environment-Label-Smoothing [图片] Motivation 实验效果 理论验证 Divergence minimization interpretation Training stability ELS meets noisy labels Empirical gap and parameterization gap Non-asymptotic convergence 总结 Domain adaptation（DA: 域自适应），Domain generalization（DG: 域泛化）一直以来…
【征稿启动】ICLR 2023 Workshop：这次我们在新大陆探索自动驾驶
上海人工智能实验室自动驾驶 opendrivelab.com
1. 会议简介国际学习表征会议 ICLR（International Conference on Learning Representations）作为深度学习领域的顶级会议，在谷歌发布的人工智能领域“top publication”排名中位列前十。ICLR 将于 2023 年5月1-5日在卢旺达举办第十一届会议， 这是机器学习领域顶会首次在非洲国家举办，这将会极大促进非洲国家科技发展及民众对前沿科技的认知，进而带来广泛而深远的国际影响力。 [图片] 1月21日 ICLR 官方也将会公布 Proposal 的最终收…
一个努力搬砖的Ph.D
ICLR 2023丨时间序列（Time Series）论文汇总，来源：ICLR 2023丨时间序列（Time Series）论文汇总 整理了ICLR关于时间序列相关的论文（含代码），围绕时间序列预测、分类、异常检测、表示学习等方向。 [图片] 论文标题：Crossformer: Transformer Utilizing Cross-Dimension Dependency for Multivariate Time Series Forecasting 论文链接：https://openreview.net/forum?id=vSVLM2j9eie 代码链接：https://github.com/Thinklab-SJTU/Crossformer 关键词：Transformer, multivariate t…
IDEA有研知｜实现又快又准的多人姿态估计，ED-Pose框架了解一下！
编者按：人体姿态估计是计算机视觉的基础任务之一，相关技术已被广泛应用于增强现实(AR)、虚拟现实(VR)、人机交互(HCI)等领域。科幻电影特效画面拍摄所用的动作捕捉服，动辄上百万，想要低成本实现日常场景的动作捕捉，通过单目图像检测并估计人体的姿态是方法之一。然而，在复杂拥挤的多人场景中想要实现每个位置的精准检测，并非易事。 IDEA研究院入选ICLR 2023的论文之一“ Explicit Box Detection Unifies End-to-End Multi-…
ICLR 2023 | SDF-Former: 首个基于 TSDF 的3D Transformer 场景重建算法
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[图片] Paper: https://arxiv-export3.library.cornell.edu/pdf/2301.13510 ICLR 2023 | SDF-Former: 首个基于 TSDF 的3D Transformer 场景重建算法 导读由于大环境的复杂性，从 单目posed image中进行场景重建具有挑战性。最近的基于体素方法直接预测TSDF网格，建立表面模型，在场景重建任务中显示出了较好的结果。然而，大多数方法关注的是如何提取并将2D特征融合到3D特征，但没有一种方法能改进3D特征的聚合方式。在这项工作中，作者提出了一个SDF transformer网络来代替3D…