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| 本文作者: AI研習(xí)社 | 2019-10-24 17:28 |
雷鋒網(wǎng)AI研習(xí)社按:本周五(10月25日)晚8:00點(diǎn),「大講堂」第128講邀請(qǐng)到了北京大學(xué)計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)碩士李夏來(lái)分享,本場(chǎng)主題為「語(yǔ)義分割中的自注意力機(jī)制和低秩重建」
上一期我們主要聚焦通用醫(yī)學(xué)影像三維預(yù)訓(xùn)練模型“Models Genesis”,這次我們來(lái)講講語(yǔ)義分割,本次分享依舊對(duì)AI研習(xí)社成員免費(fèi)開(kāi)放。
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分享主題
語(yǔ)義分割中的自注意力機(jī)制和低秩重建
分享嘉賓
李夏,北京大學(xué)計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)碩士在讀,指導(dǎo)老師為林宙辰和劉宏。研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺(jué),包括語(yǔ)義分割、全景分割和低層級(jí)視覺(jué)等。更多信息見(jiàn)個(gè)人主頁(yè):https://xialipku.github.io/
分享背景
語(yǔ)義分割是計(jì)算機(jī)視覺(jué)幾大主任務(wù)之一,被廣泛應(yīng)用到自動(dòng)駕駛、遙感監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域中。語(yǔ)義分割研究中的若干成果,也被諸多相關(guān)領(lǐng)域沿用。自注意力機(jī)制繼在 NLP 領(lǐng)域取得主導(dǎo)地位之后,近兩年在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域也開(kāi)始獨(dú)領(lǐng)風(fēng)騷。本次分享中,講介紹自注意力機(jī)制在語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用,并介紹由之衍生出的一系列低秩重建相關(guān)的方法。最后會(huì)引出分享者最近被 ICCV 錄取為 Oral 的工作 Expectation Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation。
論文鏈接:https://arxiv.org/abs/1907.13426
代碼鏈接:https://github.com/XiaLiPKU/EMANet
論文解讀文字版:
https://mp.weixin.qq.com/s/Gg2dR_c285BTW1JkWqr4JA
分享提綱
語(yǔ)義分割任務(wù)介紹
Non-local Nets 及相關(guān)工作
A^2-Net 及相關(guān)工作
EM Attention Nets
語(yǔ)義分割
分享時(shí)間
2019 年 10 月 25 日 (周五)晚上 20:00(北京時(shí)間)
直播鏈接
http://www.mooc.ai/open/course/693
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