极市干货 | 第 58 期直播回放- CSIG-CVPR2020 图像语义分割和跨模态学习专题

技术直播 Admin ⋅ 于 4个月前 ⋅ 最后回复由 dahezi1 4个月前 ⋅ 819 阅读

| 极市线上分享第58期 |
今年CVPR 2020会议将于6 月 14-19 日在美国西雅图举行, 目前会议接收论文结果已公布,从 6656 篇有效投稿中录取了 1470 篇论文,录取率约为 22% 。极市平台特推出了CVPR 2020专题直播分享,往期分享请前往
bbs.cvmart.net/topics/149


上月,极市平台独家直播了CSIG –广东省CVPR2020预交流报告会,受到了大家的一致好评,在线观看人数达1.8万人,这次极市平台将继续为大家带来一顿丰富的学术大餐。


6月6日(星期六)极市平台直播分享了由中国图象图形学学会(CSIG)主办的CSIG-CVPR 2020图像语义分割和跨模态学习专题学术报告会。


CSIG-CVPR 2020论文专题学术报告会为了给相关领域研究者、技术开发人员和研究生介绍计算机视觉前沿理论、方法及技术的一些最新进展,邀请了林宙辰教授做会议开闭幕致辞、程明明和邓成两位领域专家分别介绍图像语义分割和跨模态学习前沿进展,国内此领域部分优秀团队的青年学子介绍他们今年CVPR 2020录用论文的最新研究成果,不仅如此,报告会还特地设置了圆桌讨论环节,其中不乏教授大牛和青年学子们精彩的思想碰撞。


报告会在极市平台进行了同步直播(直播回放地址见下方),人气峰值高达2.6万人。在极市平台公众号后台回复“58”即可获取报告PPT、报告论文和开源代码下载地址~


直播详情传送门:
重磅直播|林宙辰、程明明、邓成教授领衔的CSIG-CVPR2020图像语义分割&跨模态学习专题报告会来了!:https://mp.weixin.qq.com/s/iCRarZFtxuMfGkmRcLLnVA
B站回放视频:https://www.bilibili.com/video/BV1Qz4y197Sj/


嘉宾介绍
程明明
研讨主题:图像语义分割前沿进展
南开大学教授,计算机系主任,国家“万人计划”青拔、“优青”获得者。主要研究方向为计算机视觉和计算机图形学,在图像场景理解、视觉显著性物体检测等方面取得了多项具有国际影响力的创新性成果。在相关领域顶级(CCF A类)国际期刊和会议上发表学术论文50余篇,入选Elsevier 2016-2018中国高被引学者榜单。多项技术被普林斯顿大学、布朗大学等国际著名大学的图形学和视觉课程列为课程内容。


邓成
研讨主题:跨模态学习前沿进展
西安电子科技大学教授、博士生导师。中国图像图形学会高级会员、中国计算机学会高级会员。主要研究方向为多模态数据协同计算理论与方法。在国际一流期刊T-NNLS、T-CYB、T-IP、T-MM等和国际顶级会议ICML、NeurIPS、ICCV、CVPR、KDD、AAAI、IJCAI等上发表论文70余篇。现担任国际知名期刊Pattern Recognition、Neurocomputing副编辑;担任多个国际学术会议的高级程序委员/程序委员,如ICML、NeurIPS、ICCV、CVPR、KDD、AAAI、IJCAI等。


报告内容
1.会议开幕致辞及图像语义分割专题演讲
主讲人:程明明教授、林宙辰教授


2.报告1:Learning Dynamic Routing for Semantic Segmentation(面向语义分割的动态路由学习)
报告人:李彦玮(中科院自动化所研究生)


3.报告2. Spatial Pyramid Based Graph Reasoning for Semantic Segmentation(面向语义分割的基于空间金字塔的图推理算法)
报告人:李夏(北京大学研究生)


4.报告3. BlendMask: Top-Down Meets Bottom-Up for Instance Segmentation (BlendMask:自上而下与自下而上相结合的实例分割)
报告人:陈昊(阿德莱德大学博士生)


5.panel讨论:图像语义分割专题
讨论人:程明明教授、李彦玮、李夏、陈昊


6.报告4. IMRAM: Iterative Matching With Recurrent Attention Memory for Cross-Modal Image-Text Retrieval(基于循环注意力记忆的迭代匹配算法-跨模式检索)
报告人:陈辉(清华大学博士生)


7.报告5. Cross-modality Person re-identification with Shared-Specific Feature Transfer(基于共享特殊性特征转移的跨模态行人重识别)
报告人:陆岩(中国科学技术大学研究生)


8.报告6. Universal Weighting Metric Learning for Cross-Modal Matching(基于通用权重度量学习的跨模态匹配)
报告人:位纪伟(电子科技大学博士生)


9.报告7. Cross-Domain Correspondence Learning for Exemplar-Based Image (针对示例图像的跨域对应性学习)
报告人:张攀(中国科学技术大学博士生)


10.panel讨论:跨模态学习专题
讨论人:邓成、陈辉、陆岩、位纪伟、张攀


往期视频在线观看
B站:
http://space.bilibili.com/85300886#!/
腾讯:
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PPT与视频网盘链接:https://pan.baidu.com/s/1owrLJO4fuyWfDHqbYAzk6w
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