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Outlines:

• Hierarchical Clustering

Rethinking

1. Rethinking the hyperparameters for fine-tuning
   Content: 本文讲了超参数的选择对fine-tune的影响，主要包含学习率、动量和正则项。其中一点，pretrained model的数据集domain (source domain) 与fine-tune数据集domain (target domain)的差距会影响着超参数的选择，尤其是学习率和动量。当source domain和target domain差距很大时，则要用较小的动量，even m=0；反之，则较大的动量（0.9）。这意味着source domain和target domain之间存在着一定的gap，所以才要根据这个gap给定不同的动量来fine-tune。后面还讲到了最优的学习率的结论，也和上述相似。
   idea：那么，我们在做医疗图像的任务时，我们会用pretrained on ImageNet的网络，但是医疗图像和自然图像实在有比较大的差异。
   (1) 这个gap该如何填充？
   (2) 我们应该找一个医疗图像的数据集重新训练一下，缩小这个gap？最后在我们的数据集上fine-tune？
   (3) 还是应该做一个医疗图像自己的pretrained model？
   还有一个问题，还是说我们应该投入精力在hyperparameters的search上？做自动的超参数查找？
   

Transformer for Computer Vision

越来越多的工作利用transformer来解决CV的问题，例如目标检测、face anti-spoofing和图像分类等等。利用了transformer能够学习不同patch间联系的能力，因此，在医疗图像上是否也可以使用？

1. An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale

2. How to augment your ViTs? Consistency loss and StyleAug, a random style transfer augmentation 该论文提出如何通过一些CNN中数据增强的technique去提升ViTs的性能。主要包括基于风格迁移的数据增强，以及增强图像的预测结果的consistency loss。 augmented consistency loss: (1) classic version: Loss = CE(f(x_aug), label) (2) JSD version: Loss = CE(f(x_orig), label) + λ JSD(f(x_orig)|| f(x_aug1 )|| f(x_aug2))

3. StyleSwin: Transformer-based GAN for High-resolution Image Generation 该论文提出了类似stylegan框架但由transformer block组成生成网络。其性能超过stylegan2。

4. On Efficient Transformer and Image Pre-training for Low-level Vision 该论文提出了新的基于encoder-decoder-based transformer的架构。在不同的任务间，有不同的encoder-deocder pair，但是共享同一个transformer stage，从而利用其他任务达到预训练transformer stage的目的。

5. The Nuts and Bolts of Adopting Transformer in GANs
   该论文提出了一个关于GAN的transformer的网络结构，减少了artifacts。
   

Image Translation

//该论文提出利用一个预定义的mask让网络选择性的优化mask的部分。在SR中，我们也可以用mask将前景和背景分离，分开predict。

Domain adaptation

1. ONE-SHOT GENERATIVE DOMAIN ADAPTATION
   该论文目标是实现一个zero-shot的DA生成模型。如图，先训练一个GAN学习source domain的图像生成；接着，利用一个adaptor将输入的feature映射到target domain的feature；而此时，判别器还不具备分类target domain的能力，因此在判别器后加一个分类器。该模型可以在大量数据的预训练模型上finetune，保持了原本模型所学得的基本pattern，还可以减少训练的时间。
   

GAN

1. Ensembling Off-the-shelf Models for GAN Training
   在判别器中，ensemble多个pretrained model的特征，来提升其判别能力，从而提升生成图像的质量。
   

2. Ensembling with Deep Generative Views
   与论文1相对应，针对生成器的结果进行ensemble，从而提升分类器的性能。该文中，先把图像映射到一个latent vector,针对这个vector加入一些小的扰动，再重新输入到图像中，得到不同的图片。接着，把这些生成的图像分别输入到分类其中，再将其结果进行ensemble，作为最终的结果。
   

3. GAN-Supervised Dense Visual Alignment
   该论文中，希望网络学习到目标图像的形状的位置，如猫头的位置，从而进行下一步的图像编辑。这里为了猫的形状，利用了一个spatial transformer network 来学习输入图像的形变参数，从而根据形变参数获得位置关系。在训练STN时，固定生成器的参数，利用peceptual loss计算生成图像和目标图像的距离，使得STN学习到最好的形变参数。

4. Understanding the role of individual units in a deep neural network
   该论文中，分析了VGG16/GAN网络中不同层参数学习到的信息，包括物体形状、区域、材质和颜色。
   

5. Rewriting a Deep Generative Model
   该论文认为网络的权重在学习一些跟pattern相关的规则，通过缩小目标pattern和输入区域的特征差异，从而达到替换目标pattern的目的。
   

6. Improving GAN Equilibrium by Raising Spatial Awareness
   本文提出了利用GradCAM提取判别器的热力图，从而向生成器提供一些空间信息，最终提升GAN的平衡
   

7. Positional Encoding as Spatial Inductive Bias in GANs
   在GAN的编码过程中，存在一些空间bias，而这些bias是由zero padding带来的。
   

8. STYLEALIGN: ANALYSIS AND APPLICATIONS OF ALIGNED STYLEGAN MODELS(ICLR 2022)
   现有的图像编辑的工作中，有许多基于StyleGAN进行fine-tune的方法，实质上就是迁移学习。该论文分析了这些方法是如何继承父模型的参数，在finetune过程中又是如何修改这些参数的。
   

Self-Supervised Representation Learning

1. Self-Distilled Self-Supervised Representation Learning 这篇论文介绍了如何提升互信息的upper bound。首先，两张图像的最大互信息肯定是他们的content C。其次，因为随着网络层数增加，其提到的特征就更加抽象，和content偏移也就更远，所以默认浅层的feature f1_l相比深层的feature f1_L更加接近content。因此，作者认为I(f1_L, f2_L) <= I(f1_l, f2_L), （I表示互信息），即深层之间的互信息 小于 浅层和深层间的互信息。进而认为，I(f1_l, f2_L)这便是互信息的上界。

2. Are Large-scale Datasets Necessary for Self-Supervised Pre-training? 这篇论文应该是Masked auto-endocder那篇文章的延伸。在同样的框架上，同样的图片输入encoder，decoder分别输入两个不同的masked encoded features，并重构其masked的部分。重构后，两个不同的结果计算互信息损失，提升特征的相似性。该方法在COCO上pretrained的效果竟然比在imagenet的效果有比较大的提升。

3. Demystifying Unsupervised Semantic Correspondence Estimation

Data Bias

1. MITIGATING THE BIAS OF CENTERED OBJECTS IN COMMON DATASETS
   该论文希望通过一种新的数据增强的方式缓解物体位于中心的bias。

Basic Components for Training

1. ADAPTIVELY CUSTOMIZING ACTIVATION FUNCTIONS FOR VARIOUS LAYERS
   该论文提出了一个自适应的激活函数，用于提高收敛速度和性能。例子如下：
   ASimoid : fAsimoid = biSigmoid(aiz + ci) + di
   ATanh : fAtanh = bitanh(aiz + ci) + di
   AReLU : fArelu = maximum(aiz + ci, biz + di)
   

Lifelong learning

1. AN EMPIRICAL INVESTIGATION OF THE ROLE OF PRETRAINING IN LIFELONG LEARNING
   This paper found that lifelong learning methods should focus on learning generic features instead of simply focusing on alleviating catastrophic forgetting, as generic features appear to undergo minimal forgetting.

CLIP

1. Align and Prompt: Video-and-Language Pre-training with Entity Prompts
   该论文介绍了一个视频文字的与训练框架。在预训练的过程中，通过对齐视频和文字中的多个实体，来提升在下游任务中的性能。相比现有的方法，它不需要检测器，这是关键的地方。

2. GLIDE: Towards Photorealistic Image Generation and Editing with Text-Guided Diffusion Models
   该论文介绍了一个可以根据文字和mask编辑图像的网络。

3. What is Where by Looking: Weakly-Supervised Open-World Phrase-Grounding without Text Inputs
   

4. Tip-Adapter: Training-free Adaption of CLIP for Few-shot Classification
   

本文提出了一个不需要训练，能够完成few-shot分类任务的框架。利用CLIP visual encoder提取特征，计算few-shot image features 和test image features的affinity map，再把affinity map对应到不同的类别，获得predicted label。

5. Prototypical Contrastive Language Image Pretraining
   Push student representations towards their cross-modal prototypes.
   Group the student representation to their within-modal centroid.
   Ensemble multiple teachers to guide student representation.
   

6. Curriculum Learning for Data-Efficient Vision-Language Alignment
   构造不同难度的contrastive task使得visual和textual reprentation对齐。

7. Learning Visual Representation from Modality-Shared Contrastive Language-Image Pre-training
   该论文提出了文本和图像共享更多的模型参数，会带来更大的性能提升。利用共享的参数，可以让两者的语义概念在特征空间更加接近。

8. Prompt-aligned Gradient for Prompt Tuning
   在CLIP中，我们常常会让prmopt模版可以学习，从而提升下游任务的性能。但是fine-tune的过程中，有可能会忘掉之前的预训练模型的知识。因为在fine-tune的过程中，计算fine-tune模型的预测p，并用ce loss来优化模型，其中有可能优化的时候偏离原始的知识。为了避免这个问题，计算了 p 和 基于原始预训练模型zero-shot prediction的KL散度（KL散度代表了与原始知识偏离的程度），比较KL散度的梯度G_{KL}和ce loss的梯度G_{ce}，如果小于1说明CE loss的优化的方向是正确的，反之亦然。
   

9. CYCLIP: Cyclic Contrastive Language-Image Pretraining
   CYCLIP is cyclic consistent between image-text pairs as the in-modal distances, d(Tcat, Tdog) ∼ d(Icat, Idog), and the cross-modal distances, d(Tcat, Idog) ∼ d(Icat, Tdog), are similar to each other unlike CLIP.
   

10. Open-world Semantic Segmentation via Contrasting and Clustering Vision-Language Embedding
    本文关键是提出了一个 online clustering loss, 将原图和增强的图像作为成对的cluster pixel pair，并最大化两种图像对应的cluster map的互信息，从而让模型学会哪些像素是同一个类。在预测的时候，将同一个cluster的pixel特征和不同类别文本匹配，即可获得对应cluster的类别
    

11. Learning Hierarchy Aware Features for Reducing Mistake Severity
    It proposes a probabilistic approach using to learn hierarchy-aware features that respect the label hierarchy in the feature space and thereby make semantically meaningful mistakes
    

NLP

1. Hypergraph Transformer: Weakly-Supervised Multi-hop Reasoning for Knowledge-based Visual Question Answering
   

Use hpyergraph in transformer for VQA task.

NLP for Medical

1. Explaining Chest X-ray Pathologies in Natural Language
   介绍了一个NLE的医疗图像数据集，从报告中提取关键信息。

Knowledge Distillation

1. Pixel Distillation: A New Knowledge Distillation Scheme for Low-Resolution Image Recognition
   本文的动机是希望（1）在降低模型输入图像的分辨率的同时，还能保证低分辨率图像特征和高分辨率图像特征相似，另外（2）还希望能够达到压缩模型参数的目的。
   因此，为了动机（2）该论文提出了除了老师和学生模型以外，还提出加入一个助教模型，用于减少模型的参数；为了动机（1）本文提出了在学生和助教模型之间进行像素级的知识蒸馏，保证特征表示与高分辨率的特征一致。

Medical Image Analysis

1. Unified 2D and 3D Pre-training for Medical Image Classification and Segmentation
   该论文提出了打破2d和3d的gap，并且先在两种数据上先预训练，然后各自下游任务上再fine tune。
   

2. Exploring Contextual Relationships for Cervical Abnormal Cell Detection
   利用上下文信息帮助检测。

RL

1. Off-Policy Reinforcement Learning for Efficient and Effective GAN Architecture Search
   如题，本文讲了如何利用RL搜索GAN的结构。
   

Hierarchical Clustering

1. Learning Hierarchical Graph Neural Networks for Image Clustering (ICCV2021)
   
   

2. Contrastive Multi-view Hyperbolic Hierarchical Clustering
   
   

3. Hierarchically Clustered Representation Learning
   
   

4. Hierarchical Clustering with Hard-batch Triplet Loss for Person Re-identification
   
   

5. Unsupervised Hierarchical Semantic Segmentation with Multiview Cosegmentation and Clustering Transformers