本期为TechBeat人工智能社区第509期线上Talk!北京时间6月29日(周四)20:00,阿姆斯特丹大学博士生—胡涛的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播!他与大家分享的主题是: “计算机视觉中的标签效率学习”,届时将从生成式学习、数据增强、少样本学习、对比学习四个方面介绍如何在计算机视觉中高效地利用标签。如何高效地利用标签在计算机视觉中是一个非常重要的问题。高效地利用标签可以帮助我们极大地减少标注成本。而且,大多数现实世界的数据都没有标注信息。另一方面,高效地利用标签可以帮助我们一定程度上缓解长尾分布问题。本次讲座试图从四个不同的角度来解决这个问题,希望能够给您带来一些启发。
Talk大纲
1. 生成式学习(主要部分),通过自监督学习来免费获取标注信息。利用获取的标注信息进一步扩散模型的训练,从而实现不同粒度的指导。2. 数据增强,我们将Mixup延伸到点云这个特殊媒介,并与相关基线相比,在点云分类,少样本学习等任务上有较大改善。3. 少样本学习,将少样本学习从分类任务延伸到语义分割、物体检测和活动定位等复杂任务。4. 对比学习,我们将图像领域的对比学习扩展到视频,基于SWAV方法进一步对RGB和Flow之间的特征进行对比,和相关基线相比有较大改进。
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阿姆斯特丹大学在读博士生。主要研究方向是生成式学习,少样本学习,导师为Cees Snoek, Pascal Mettes。在计算机领域顶会发表数篇论文,并担任审稿人。曾在小米,旷视科技,美国亚马逊进行相关科研实习。曾获得CVPR 2023 Doctoral Consortium Travel Award。个人网站:
http://taohu.me
Linkedin:
https://www.linkedin.com/in/taohu620/
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