2016年的CVPR大會(huì)于7月1日在美國(guó)拉斯維加斯已經(jīng)落下帷幕，從提交論文和口頭報(bào)告內(nèi)容看，本次大會(huì)中深度學(xué)習(xí)成為主流。在大會(huì)上，谷歌以及與其合作的斯坦福大學(xué)、愛(ài)丁堡大學(xué)、UCLA、牛津大學(xué)、約翰霍普金斯大學(xué)的論文都使用了深度學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)幾乎成了如今計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的標(biāo)配。而本屆 CVPR 2016最佳學(xué)生論文、斯坦福大學(xué)的 “Structural-RNN: Deep Learning on Spatio-Temporal Graphs”，也是使用深度學(xué)習(xí)做圖像識(shí)別。

深度學(xué)習(xí)如此矚目，原因是什么？在計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究中，是否有別的更好的方法來(lái)取代深度學(xué)習(xí)？本屆CVPR出現(xiàn)了哪些“黑科技”？這些技術(shù)有實(shí)際意義么？通過(guò)CVPR大會(huì)，我們能否一窺CV的新趨勢(shì)？

為了解答這些疑問(wèn)，我們請(qǐng)到了來(lái)自商湯科技的曹旭東先生，與我們一起聊聊CVPR2016、深度學(xué)習(xí)及計(jì)算機(jī)視覺(jué)。 

PS：在本屆CVPR中商湯科技送選了論文并重點(diǎn)介紹了《物體分割》、《服飾識(shí)別搜索技術(shù)》、《行為識(shí)別和定位》、《人臉檢測(cè)中級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合訓(xùn)練》四篇論文，論文的解析與原文可以在下方獲取：

《物體分割》-Multi-scale Patch Aggregation（MPA）for Simultaneous Detection and Segmentation-解析-論文原文

《服飾識(shí)別搜索技術(shù)》-DeepFashion:Powering Robust Clothes Recognition and Retrieval With Rich Annotations-解析-論文原文

《行為識(shí)別和定位》-A Key Volume Mining Deep Framework for Action Recognition-解析-論文原文

《人臉檢測(cè)中級(jí)聯(lián)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)合訓(xùn)練》-Joint Training of Cascaded CNN for Face Detection-解析-論文原文

嘉賓介紹

曹旭東，商湯科技執(zhí)行研發(fā)總監(jiān)，深度學(xué)習(xí)專家。畢業(yè)于清華大學(xué)。前微軟亞洲研究院副研究員，負(fù)責(zé)研發(fā)的人臉?biāo)惴ㄔ糜谖④?/span>Xbox、How-old等知名產(chǎn)品，現(xiàn)象級(jí)產(chǎn)品How Old.net有數(shù)億用戶。在CVPR/ICCV/ECCV等計(jì)算機(jī)視覺(jué)頂級(jí)會(huì)議發(fā)表論文十余篇，其中三篇CVPR論文和兩篇ICCV論文獲得口頭報(bào)告榮譽(yù)（接收率小5%）。

活動(dòng)詳情：

時(shí)間：2016年7月6日周三下午3點(diǎn)

參與方式： 掃描海報(bào)二維碼，關(guān)注公眾號(hào)報(bào)名參與雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

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