VALSE 2018 视觉资源汇总(视频 +PPT+ 文章解读,10月9日更新)

VALSE(Vision and Learning Seminar, VALSE)发起于2011年,是国内计算机视觉、图像处理、模式识别与机器学习等研究领域的青年学者、学生的一个高水平的学术交流舞台。同时,VALSE连续举办了七届会议,最近的由大连理工大学承办,极市也作为赞助商支持了VALSE 2018。 VALSE同时提供了非常多高质量免费的共享资源,为了方便大家收集,极市整理并汇总了VALSE大会的ppt及海报,valse每周线上分享视频及ppt, valse 大会上精彩的文章解读等,欢迎收藏,也欢迎大家补充~(若链接失效,可联系小助手微信(Extreme-Vision)获取资源)

文章系列
14、VALSE2018 | Deep Unrolling:深度网络与传统模型之间的桥梁

本文介绍了基于Unrolling的深度学习方法,其在计算机视觉领域的各种应用,以及作者针对该类型深度网络的一些理论分析方面的工作。

13、【领域报告】小样本学习年度进展|VALSE2018

在机器学习领域中,随着更多应用场景的涌现,我们越来越面临着样本数量不足的问题。因此,如何通过举一反三的方式进行小样本学习,成为了一个重要的研究方向。本文中,复旦大学的付彦伟教授,将介绍过去一年中小样本学习领域的研究进展。

12、【领域报告】2017以来的2D to 3D | VALSE2018

本文中,来自中科院自动化所的吴毅红研究员,将介绍2017年以来的2D to 3D计算机视觉进展。文末提供文中提到参考文献的下载链接。

11、【领域报告】图像OCR年度进展|VALSE2018之十一

真实环境中文字角度不可控、语种复杂多样、环境噪声多变等,针对这些问题,学术界开展了OCR领域研究工作。本文中,来自华中科技大学的白翔教授,将为大家介绍过去一年中,OCR领域的研究进展。

10、【领域报告】行人再识别年度进展 |VALSE2018之十

本文中,来自浙江大学的李玺教授,将为大家介绍过去一年中,行人再识别领域所取得的研究进展。

9、让机器“一叶知秋”:弱监督视觉语义分割|VALSE2018之九

对于语义分割任务,学术界衍生出了针对弱监督的语义分割这一前沿方向。今天,来自美国伊利诺伊大学香槟分校的魏云超博士,将以一片叶子作为“种子点”出发,带着大家深度学习,直至扩散出整幅图像中秋色的mask。

8、让机器“解疑释惑”:视觉世界中的结构化理解|VALSE2018之八

今天,来自悉尼大学的欧阳万里教授,将从物体之间的相关性出发,利用结构化建模,尝试在图像理解领域,窥一窥深度学习这一黑盒子。

7、让机器“提纲挈领”:视觉系统的紧凑性初探|VALSE2018之七

如果我们的特征提取过程能够做到对整个视觉输入的“提纲挈领”,将有助于计算机视觉在生活中的真实落地。今天,来自厦门大学的纪荣嵘教授,将从视觉信息的紧凑性、深度网络的紧凑性、以及检测算法的紧凑性三方面,来介绍如何实现紧致化的视觉大数据分析系统。

6、让机器“删繁就简”:深度神经网络加速与压缩|VALSE2018之六

深度神经网络,作为目前人工智能的基石之一,其复杂性及可移植性将直接影响人工智能在生活中的应用。今天,来自中国科学院自动化研究所的程健研究员,将向大家介绍过去一年中,深度神经网络加速和压缩方面所取得的进展。

5、让机器“看山是山”:脑启发的视觉计算|VALSE2018之五

人的视觉任务,本质上是人脑对外界视觉信号作出反应的过程,那么,研究人脑的工作机理,是否能够为计算机视觉提供一些启发呢?基于此,学术界开展了脑启发视觉计算领域的研究。今天,来自中科院自动化所的张兆翔研究员,将带着大家回顾,脑启发视觉计算在2017年的关键进展。

4、让机器“析毫剖厘”:图像理解与编辑|VALSE2018之三

来自中科院信息工程研究所的刘偲副研究员,将从生成对抗网络(GAN)讲起,讲述如何通过对场景内物体及物体之间关系的梳理,让机器“析毫剖厘”,以实现对场景的理解以及对图像的编辑。

3、让机器“察言作画”:从语言到视觉|VALSE2018之二

对机器而言,深度学习构建了语言与视觉之间的联系,也让机器在吟诗作画方面取得了超过普通人的成绩。来自京东AI平台与研究部的张炜博士,将为大家介绍,从语言到视觉,机器能为人类做些什么。

2、VALSE 2018 | 让机器“答问如流”:从视觉到语言

在从视觉到语言这一问题上,机器只能达到人类三四岁小朋友的水平,其间还有很大的差距需要我们科研人员来填补。今天,来自澳大利亚阿德莱德大学的沈春华教授,将为大家介绍,从视觉到语言,如何利用深度学习来填补机器与人之间的落差。

1、VALSE2018|让机器“观色”:真实世界的表情识别

传统的手工设计的面部特征,易受到光照变化等影响,面临真实场景中鲁棒性不足等问题,而近年来深度学习技术的出现,为表情识别带来了斐然的进展。今天,来自北京邮电大学的邓伟洪教授,将为大家介绍如何利用深度学习,来让机器“观色”。

视频+PPT资源系列
2018
VALSE大会现场PPT(更新中)

链接:https://pan.baidu.com/s/12lZ-vMA_AvJ1HKljpfBI1g 密码:5jei

VALSE大会现场poster

链接:https://pan.baidu.com/s/16LhW5Hl0qIIDmQ0a4qcx4g 密码:fxe5

VALSE线上视频+PPT(更新中)

链接:https://pan.baidu.com/s/1rpGJOgS2nnlR-Sb4bXFymQ 密码:55m8

2017
VALSE大会现场录像+PPT(更新中)

链接:https://pan.baidu.com/s/1_-DnQm7AaoAyg_6ZdCpcdw 密码:55i8

VALSE线上视频+PPT

链接:https://pan.baidu.com/s/1wfk2t3OGSASh4Ef5096zMA 密码:z1kk

2016
VALSE线上视频

链接:https://pan.baidu.com/s/1WuJjaE5_5oVYL6c2oiMCkA 密码:0rt8

Valse Webinar视频在线观看地址:http://www.iqiyi.com/u/2289191062/v

资源收集来源:

1.http://valser.org/

2.“深度学习大讲堂”(id:deeplearningclass)

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