极市直播 | 第 23 期-王晋东 :迁移学习中的领域自适应方法

技术直播 Admin ⋅ 于 2个月前 ⋅ 424 阅读

在2017年12月14日我们邀请了中科院博士王晋东,为我们讲述了迁移学习中的领域自适应方法。感兴趣的同学可以去王博的个人主页查看王博的研究(http://jd92.wang)。

➤分享背景

领域自适应在计算机视觉中是一个非常基础且重要的问题,也是迁移学习领域经久不衰的研究热点,每年有大量的文章发表在ICML、NIPS、CVPR、ICCV等国际顶级会议上。例如,在无法收集到足够标定数据的前提下,如何使得分类器能准确识别不同光照、不同背景、不同视角的图像?我们将从以下几个方面进行介绍。通过本次讲座,你将对迁移学习有着一定的了解,并且能够深入理解迁移学习及领域自适应方法,为自己的研究工作提供经验。

➤分享嘉宾
王晋东,现于中国科学院计算技术研究所攻读博士学位,研究方向为迁移学习、机器学习等。他在国际权威会议ICDM、UbiComp等发表多篇文章。同时,也是知乎等知识共享社区的机器学习达人(知乎用户名:王晋东不在家)。他还在Github上发起建立了多个与机器学习相关的资源仓库,成立了超过120个高校和研究所参与的机器学习群,热心于知识的共享。个人主页:http://jd92.wang

➤视频链接
【极市】王晋东 - 迁移学习中的领域自适应方法
PPT及视频下载链接:https://pan.baidu.com/s/1B2J6kzLwD1VDjCJUmbx-KA
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➤部分PPT截取
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