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基于优化的U-NET的2D图像的单眼深度估计
从2D图像中估算深度在各种应用中至关重要，例如对象识别，场景重建和导航至关重要。它在增强现实，图像重新关注和细分方面具有显着优势。在本文中，我们根据传输学习编码器和高级解码器结构提出了一个优化的U-NET网络，以估算单个2D图像的深度。编码器– decoder架构是从Resnet152v2构建的，作为编码器和改进的基于U-NET的解码器，以实现准确的深度预测。引入的RESNET152V2网络已在广泛的Imagenet数据集上进行了预估计，该数据集具有为大规模图像分类提取丰富且可推广的特征的权重。该提出的编码器可以具有先验知识来减少训练时间并改善对象位置识别。在解码器中设计的提议的复合上采样块（CUB）应用了2倍和4倍双线性插值，结合了一速式转置卷积，以扩展从编码器获得的低分辨率特征图，从而使网络恢复了更详细的细节。跳过连接用于增强解码器的表示能力。每个向上采样块的输出与相应的池化层串联。来自不同量表的特征融合有助于捕获本地和全球上下文信息，从而有助于更准确的深度预测。此方法利用RGB图像和深度图作为NYU DEPTH DATASET V2的训练输入。实验结果表明，基于转移学习的编码器，再加上我们提出的解码器和数据增强技术，可以使复杂的RGB图像转换为准确的深度图。系统根据深度数据范围为0.4至10 m，准确地对不同的深度范围进行了分类。通过使用渐变色尺度将不同的深度映射到相应的颜色，可以在2D图像上执行精确的深度分类。
漫相关光谱：并行化和深度鉴别技术的最新进展回顾
摘要：漫反射相关光谱是一种用于实时测量脑血流的非侵入性光学方法，在临床监测和神经科学中具有重要的潜在应用。因此，许多研究小组最近一直在研究提高漫反射相关光谱的信噪比、成像深度和空间分辨率的方法。这些方法包括多斑点、长波长、干涉、深度鉴别、飞行时间分辨率和声光检测策略。在这篇评论中，我们详尽地评估了这些最新进展，这些进展可用于评估局限性并指导未来实施漫反射相关光谱的创新，这些创新将在未来几年利用技术改进。
物理3D对抗攻击自动驾驶中的单眼深度估计
广泛应用于自主驾驶中的基于深度学习的单眼深度估计（MDE）很容易受到对抗性攻击的影响。先前针对MDE模型的物理攻击依赖于2D广泛的补丁，因此它们仅影响MDE地图中的一个小型局部区域，但在各种观点下都失败了。为了解决这些限制，我们提出了3D深度傻瓜（3d 2傻瓜），这是对MDE模型的第一个基于3D纹理的对抗性攻击。3d 2傻瓜被专门优化，以生成3D对抗纹理对型号的车辆类型，并在恶劣天气条件（例如雨水和雾）中具有改善的鲁棒性。实验结果验证了我们3d 2傻瓜在各种情况下的出色性能，包括车辆，MDE Mod-els，天气状况和观点。现实世界中使用打印3D纹理的实验实验进一步表明，我们的3d 2傻瓜可能会导致超过10米的MDE误差。该代码可在https://github.com/gandolfczjh/3d2fool上找到。
FD3D：利用前景深度图进行特征监督的单眼3D对象检测
单眼3D对象检测通常采用直接或静脉标签的监督。最近，蒸馏监督将空间知识从激光雷达或立体声教师网络转移到单眼探测器，但仍保留域间隙。To mitigate this issue and pursue ade- quate label manipulation, we exploit F oreground D epth map for feature-supervised monocular 3D object detection named FD3D , which develops the high-quality instructive interme- diate features to conduct desirable auxiliary feature supervi- sion with only the original image and annotation foreground object-wise depth map (AFOD) as input.此外，我们基于图像功能和预处理的AFOD之间的足够相互关系来建立我们的具有启发性的功能生成网络，以构建具有启发性的空间特征，在此中，AFOD仅将注意力集中在前景上，以在检测任务中获得更清晰的指导。更重要的是，我们应用了从像素和分布级别的辅助功能监督，以实现全面的空间知识指导。广泛的实验表明，我们的方法在Kitti和Nuscenes数据集上都实现了最先进的性能，没有外部数据，也没有额外的推理计算成本。我们还进行实验以揭示设计的有效性。
全球土壤轮廓中碳输入的快速过境，无论进入深度
抽象的气候和土地管理变化正在改变土壤的碳输入。这种输入变化对长期土壤有机碳（SOC）平衡的结果取决于碳输入的过境行为。使用观察性碳输入和全球土壤剖面中的放射性碳数据，我们揭示，无论进入深度，新进入碳休假土壤中的新进入碳休假土壤中近25％，而30年后的剩余分数仅为13％。尽管如此，大多数SOC在所有土壤深处都年龄超过30岁。一起，这些结果表明，碳输入向老年SOC的转移效率低，这是长期SOC固存的有意义的碳成分。此外，我们揭示了SOC老化和碳输入过渡是两个不同的过程，应同时进行，但要分开机械性，以预测和管理SOC动态，以响应气候和土地管理变化下的碳输入变化。
一种基于经验小波 SODP 和谱熵的新型麻醉深度评估指数
摘要 现代外科手术中麻醉是必不可少的，以确保患者安全并成功康复。麻醉深度 (DoA) 评估是一个重要且正在进行的研究领域，旨在确保患者在手术期间和术后的稳定性。这项研究通过开发一种基于脑电图 (EEG) 信号分析的新指数来解决当前 DoA 指数的局限性。采用经验小波变换 (EWT) 方法提取小波系数，然后进行统计分析。从小波系数中提取特征谱熵和二阶差异图。这些特征用于训练新指数 SSE DoA，利用具有线性核函数的支持向量机 (SVM)。新指数准确评估 DoA 以说明不同麻醉阶段之间的过渡。对九名患者和另外四名信号质量低的患者进行了测试。在我们测试的 9 名患者中，观察到与双谱 (BIS) 指数的平均相关性为 0.834。DoA 阶段转换分析显示 Choen's Kappa 为 0.809，表明一致性较高。关键词：麻醉深度、统计模型、经验小波变换、二阶差分图
通过对象上下文对人脑中深度反应的调制：生物学相关性重要吗？
深度灵敏度已被证明是由对象上下文（合理性）调节的。可能是具有驱动此效果的本身的相关性，而不是对象合理性。在这里，我们操纵对象的生物相关性（面部或非面），并测试了对象相关性是否影响行为敏感性和对深度位置的神经反应。在第一个实验中，我们以差异定义的面孔和非面向人类观察者，要求观察者在信号噪声和清晰（罚款）任务条件下判断目标的深度位置。在第二个实验中，我们同时测量了对深度的fmri和fMRI响应。我们发现，行为性能在刺激条件下变化，以至于直立的脸部的表现明显比倒立的面部和信噪比（SNR）任务中的随机形状差，但对于随机形状而言，与特征任务中的直立脸相比要差。fMRI反应的模式分析表明，在直立脸的深度判断中，梭形面部面积（FFA）的活性与其他两个刺激的深度判断截然不同，其响应（并且在很大程度上，V3的响应）在功能上与行为表现相关。我们推测FFA不仅参与了对象分析，而且还基于对刺激的行为相关性的更广泛的认识，对立体机制产生了相当大的影响。
机器学习辅助构建用于噪声量子硬件的浅深度动态假设
门保真度。然而，这些方法中的大多数通常需要大量的预电路测量，这会显著增加计算开销。此外，NISQ 架构的噪声可以从根本上改变动态电路的设计。从池中选择运算符和由此产生的幺正运算可能会与最佳结果有显著偏差，因为它的构造高度依赖于测量（当使用 NISQ 硬件时会产生误差）。因此，在构建动态假设时，减少量子资源的利用至关重要。在这方面，我们应该优先使用基于第一性原理或借助机器学习的方法。这些方法有可能绕过 NISQ 架构带来的任何挑战，避免潜在的陷阱。在这项工作中，我们介绍了一种新方法，它将无监督机器学习 (ML) 技术与基于多体微扰理论的第一性原理策略相结合。最终成果是一个动态构建的假设，它在紧凑性和表现力之间取得了非凡的平衡，所有这些都是在没有大量预电路测量负担的情况下实现的。这个紧凑的假设让我们能够获得分子能量和波函数，这对于准确评估各种分子特性至关重要。它使我们能够探索目前传统计算机无法触及的新化合物和现象。
从地面到对象：与地面接触的动态物体的粗到细节自我监督的单眼估计
自我监督的单眼深度估计（DE）是一种学习深度的方法，没有昂贵的深度地面真理。但是，它经常在移动物体上挣扎，这些物体违反了训练期间的静态场景假设。为了结束这个问题，我们介绍了一个粗到最新的训练策略，该策略利用了地面与先验接触的地面，该期望是在户外场景中大多数移动物体在地面上造成的。在粗糙的训练阶段，我们将动态类中的对象排除在再投入损失计算中，以避免深度学习不准确。为了对物体的深度进行精确的监督，我们提出了一种新颖的接地式差异平滑度损失（GDS-loss），该损失（GDS-loss）鼓励DE网络将物体的深度与其接地接触点保持一致。随后，在精细的训练阶段，我们完善了DE网络，以了解重新投影损失中对象的详细深度，同时通过使用基于成本量的加权因素利用我们的正则化损失来确保对移动对象区域的准确DE。我们的整体粗表表训练策略可以轻松地与无需修改的方法集成，从而显着提高了挑战性的城市景观和KITTI数据集的DE性能，尤其是在移动对象区域中。