CV前沿講座，是智東西公開(kāi)課針對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)推出的一檔講座，聚焦于計(jì)算機(jī)視覺(jué)前沿領(lǐng)域研究成果與進(jìn)展。我們將持續(xù)邀請(qǐng)研究者、專(zhuān)家與資深開(kāi)發(fā)者，為大家?guī)?lái)直播講解。

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法近幾年在語(yǔ)義分割任務(wù)里取得了顯著進(jìn)展。但是，這種方法十分依賴(lài)于大量帶注釋的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。為了解決這種限制，通常將從圖形引擎生成自動(dòng)注釋數(shù)據(jù)，并用來(lái)訓(xùn)練語(yǔ)義分割網(wǎng)絡(luò)。但是，從圖形引擎里生成的數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型很難遷移到真實(shí)世界采集到的圖像數(shù)據(jù)。

針對(duì)遷移學(xué)習(xí)的問(wèn)題，目前主流的是使用域適應(yīng)或遷移學(xué)習(xí)的方法來(lái)解決圖像分割任務(wù)中的遷移學(xué)習(xí)問(wèn)題。這些種方法均基于深度對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)模型，從遷移對(duì)象來(lái)分可分為三類(lèi)：圖像空間的遷移轉(zhuǎn)換，特征空間的遷移轉(zhuǎn)換，和生成空間的遷移轉(zhuǎn)換。

那么當(dāng)前現(xiàn)有的域適應(yīng)方法都有哪些局限性呢？域適應(yīng)及遷移學(xué)習(xí)又有哪些挑戰(zhàn)和應(yīng)用呢？8月21日晚8點(diǎn)，智東西公開(kāi)課邀請(qǐng)到韓國(guó)科學(xué)技術(shù)院在讀博士潘飛參與「CV前沿講座」第15講。潘博將圍繞《語(yǔ)義分割場(chǎng)景中域適應(yīng)問(wèn)題的研究》這一主題進(jìn)行直播講解。

潘博將從語(yǔ)義分割場(chǎng)景下的域適應(yīng)問(wèn)題出發(fā)，更深入去探討當(dāng)前現(xiàn)有的域適應(yīng)方法的局限性。當(dāng)前這些方法已經(jīng)考慮將模型從源域直接遷移到未標(biāo)記的目標(biāo)域（以減少域間差別）。但是，目標(biāo)數(shù)據(jù)本身之間的較大分布差距（域內(nèi)差別）并沒(méi)有被考慮。因此潘博將會(huì)深度解析基于深度對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的域適應(yīng)方法和他們最新的研究成果，即利用自監(jiān)督的域自適應(yīng)方法，以最小化域間和域內(nèi)的差別。最后，潘博也會(huì)對(duì)域適應(yīng)在增強(qiáng)模型魯棒性中的應(yīng)用進(jìn)行介紹。感興趣的朋友不要錯(cuò)過(guò)！

潘飛是韓國(guó)科學(xué)技術(shù)院（KAIST）在讀博士，主要研究方向?yàn)檎Z(yǔ)義分割任務(wù)下的遷移學(xué)習(xí)和域適應(yīng)問(wèn)題，在CVPR, ECCV等會(huì)議上發(fā)表多篇論文。潘博本科畢業(yè)于西安電子科技大學(xué)。

課程內(nèi)容

主題：
語(yǔ)義分割場(chǎng)景中域適應(yīng)問(wèn)題的研究

提綱：
1、語(yǔ)義分割場(chǎng)景下的域適應(yīng)問(wèn)題
2、基于深度對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的域適應(yīng)方法
3、基于自監(jiān)督學(xué)習(xí)的目標(biāo)域內(nèi)遷移學(xué)習(xí)
4、域適應(yīng)在增強(qiáng)模型魯棒性中的應(yīng)用

講師介紹

潘飛，韓國(guó)科學(xué)技術(shù)院（KAIST）在讀博士；主要研究方向?yàn)檎Z(yǔ)義分割任務(wù)下的遷移學(xué)習(xí)和域適應(yīng)問(wèn)題，在CVPR, ECCV等會(huì)議上發(fā)表多篇論文；本科畢業(yè)于西安電子科技大學(xué)。

直播信息

直播時(shí)間：8月21日20:00
直播地點(diǎn)：智東西公開(kāi)課小程序
答疑地址：圖像分割討論群

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本次課程的講解分為主講和答疑兩部分，主講以視頻直播形式，答疑將在「圖像分割討論群」進(jìn)行。
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