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本文作者: AI科技評論 | 2020-06-09 18:40 |
CVPR 2020 系列論文解讀公開課第七期,就在6月11日(本周四)19:00 整(北京時間)進行。
AI科技評論出品
CVPR 2020 原定于 6 月 16 日至 20 日在華盛頓州西雅圖的華盛頓州會議中心舉行,但是當(dāng)前全球疫情勢態(tài)嚴(yán)峻,CVPR2020官方早早已經(jīng)宣布會議將全程線上。雖然無法去現(xiàn)場交流,但是AI科技評論組織策劃了系列【CVPR 2020論文分享】活動,包括論文解讀直播,論文解讀等,詳情請看CVPR小組:https://www.yanxishe.com/meeting/44
本次直播為【CVPR 2020 系列論文解讀公開課】第七期,此次分享的兩篇論文為商湯科技錄用為CVPR 2020 Oral的論文《Self-Supervised Scene De-occlusion》、《Self-supervised deep visual odometry with online adaptation》。我們有幸邀請到了商湯科技聯(lián)合實驗室的詹曉航、李順愷兩位同學(xué),帶來關(guān)于“自監(jiān)督學(xué)習(xí)在視覺場景中的研究新進展”的主題分享。
講師介紹
詹曉航
本科畢業(yè)于清華大學(xué),目前是香港中文大學(xué)多媒體實驗室三年級博士生,指導(dǎo)老師是Chen Change Loy、林達華和湯曉鷗教授。曾在CVPR、ECCV等計算機視覺頂級會議上發(fā)表論文十余篇,包括五篇第一作者論文。另外曾獲國家獎學(xué)金、清華大學(xué)本科優(yōu)秀畢業(yè)生、Hong Kong PhD Fellowship、Facebook自監(jiān)督學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)賽冠軍等榮譽。他的博士期間主要研究方向為無監(jiān)督學(xué)習(xí),具體工作涵蓋人臉聚類、自監(jiān)督場景理解、無監(jiān)督表征學(xué)習(xí)等。
李順愷
北京大學(xué)在讀研究生,北大-商湯機器視覺聯(lián)合實驗室成員。研究方向為自監(jiān)督學(xué)習(xí),在線學(xué)習(xí)及基于深度學(xué)習(xí)的三維計算機視覺問題,在場景深度感知、視覺里程計、三維場景表示、新視角合成、生成對抗網(wǎng)絡(luò)等應(yīng)用方向有較豐富的研究經(jīng)驗。目前,相關(guān)成果已在ICCV, CVPR等會議和期刊上發(fā)表4篇論文。
分享時間:
2020年6月11日(周四)晚19:00整(北京時間)
分享主題:
自監(jiān)督學(xué)習(xí)在視覺場景中的研究新進展
直播地址:
https://mooc.yanxishe.com/open/course/837
分享背景
自監(jiān)督學(xué)習(xí)是指從數(shù)據(jù)本身產(chǎn)生某種形式的標(biāo)簽并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用來解決某些特定任務(wù)或者學(xué)習(xí)通用的圖像、視頻、語言的特征表達。在學(xué)術(shù)界,自監(jiān)督學(xué)習(xí)被證明可以解決光流預(yù)測、深度估計、場景遮擋等問題,不需要額外的人工標(biāo)簽。另外,基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)的無監(jiān)督表征學(xué)習(xí)近年來也獲得了飛速發(fā)展,大有超越有監(jiān)督表征學(xué)習(xí)的趨勢。
本次talk將結(jié)合兩篇CVPR 2020 Oral文章,講解自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法在場景去遮擋、視覺里程計方面的最新成果。
分享提綱
自監(jiān)督學(xué)習(xí)領(lǐng)域綜述
論文分享
自監(jiān)督場景去遮擋
在線自監(jiān)督學(xué)習(xí)及其在視覺里程計上的應(yīng)用
Q&A問答
論文信息
論文題目:Self-Supervised Scene De-occlusion
論文鏈接:https://arxiv.org/abs/2004.02788
代碼:https://github.com/XiaohangZhan/deocclusion
論文題目:Self-supervised deep visual odometry with online adaptation
論文鏈接::https://arxiv.org/abs/2005.06136
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