「AI新青年講座」將邀請(qǐng)世界頂尖AI研究機(jī)構(gòu)和大學(xué)的科研新青年，主講他們?cè)谟?jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能領(lǐng)域的最新重要研究成果。

AI新青年是加速人工智能前沿研究的新生力量。AI新青年的視頻講解和直播答疑，將可以幫助大家增進(jìn)對(duì)人工智能前沿研究的理解，相應(yīng)領(lǐng)域的專業(yè)知識(shí)也能夠得以積累加深。同時(shí)，通過與AI新青年的直接交流，大家在AI學(xué)習(xí)和應(yīng)用AI的過程中遇到的問題，也能夠盡快解決。

「AI新青年講座」目前已完結(jié)194講；有興趣分享學(xué)術(shù)成果的朋友，可以與智東西公開課教研團(tuán)隊(duì)進(jìn)行郵件（class@zhidx.com）聯(lián)系。

小樣本目標(biāo)檢測(cè)僅需要提供少量（通常少于等于10個(gè)）新類樣本情況下，即可以檢測(cè)出訓(xùn)練集之外類別目標(biāo)的方法。在機(jī)器人的自主探索中，我們只能在線標(biāo)注提供少量的新類樣本，但卻期望機(jī)器人在未知環(huán)境中檢測(cè)到（模型訓(xùn)練過程中未見過的）新的物體。因此，小樣本目標(biāo)檢測(cè)在機(jī)器人領(lǐng)域越來越受到關(guān)注。

現(xiàn)有的小目標(biāo)檢測(cè)方法在應(yīng)用前都遵循訓(xùn)練、小樣本微調(diào)的兩階段范式。然而微調(diào)階段并不適用于機(jī)器人在線探索的場(chǎng)景。在機(jī)器人實(shí)際的自主探索過程中，待檢測(cè)的新類別是動(dòng)態(tài)變化，可能無限增加的，而新一輪的微調(diào)不僅影響效率，更會(huì)加大機(jī)器人機(jī)載算力的負(fù)荷。同時(shí)，微調(diào)階段的很多超參數(shù)都需要驗(yàn)證集進(jìn)行驗(yàn)證，如學(xué)習(xí)率、模型收斂epoch等等。這些對(duì)于在線探索任務(wù)而言，都是難以進(jìn)行的。

在 ECCV 2022 中，來自卡內(nèi)基梅隆大學(xué) Robotics Institute 的在讀博士李博文等人針對(duì)機(jī)器人自主探索任務(wù)，最新設(shè)計(jì)并提出了一種無需微調(diào)的小樣本目標(biāo)檢測(cè)方法 AirDet。其模型的核心是“與類別無關(guān)的關(guān)聯(lián)性（class-agnostic relation）”，包括空間關(guān)聯(lián)性與通道關(guān)聯(lián)性。經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練后，未經(jīng)微調(diào)的 AirDet 表現(xiàn)甚至優(yōu)于部分微調(diào)后的方法。在COCO，VOC，LVIS數(shù)據(jù)集與 DARPA Subt 挑戰(zhàn)賽真實(shí)數(shù)據(jù)中的詳盡實(shí)驗(yàn)也評(píng)估證明了 AirDet 的優(yōu)越性與可行性。

2月17日早10點(diǎn)，AI新青年講座第195講邀請(qǐng)到卡內(nèi)基梅隆大學(xué)Robotics Institute在讀博士、AirDet一作李博文參與，主講《無需微調(diào)的移動(dòng)機(jī)器人小樣本目標(biāo)檢測(cè)方法》。

講者
李博文，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)Robotics Institute在讀博士；主要從事機(jī)器人視覺相關(guān)研究；所研發(fā)的AirDet目標(biāo)檢測(cè)方法可在機(jī)器人自主探索過程中高效檢測(cè)新類目標(biāo)，現(xiàn)已被ECCV2022收錄；先后在ICRA、ICCV、ECCV、RAL、IROS、IEEE TMC等國際會(huì)議或期刊發(fā)表多篇論文并擔(dān)任審稿人。

第195講

主 題
《無需微調(diào)的移動(dòng)機(jī)器人小樣本目標(biāo)檢測(cè)方法》

提 綱
1、小樣本目標(biāo)檢測(cè)研究概述
2、在機(jī)器人自主探索中的應(yīng)用挑戰(zhàn)
3、無需微調(diào)的小樣本目標(biāo)檢測(cè)器AirDet
4、工作不足之處以及未來展望

直 播 信 息
直播時(shí)間：2月17日10:00
直播地點(diǎn)：智東西公開課知識(shí)店鋪

成果
AirDet：《AirDet: Few-Shot Detection without Fine-tuning for Autonomous Exploration》
論文地址：https://arxiv.org/abs/2112.01740
代碼地址：https://github.com/Jaraxxus-Me/AirDet
ROS部署：https://github.com/Jaraxxus-Me/AirDet_ROS