Wiztalk 腾讯犀牛鸟项目学术分享之视频图像分割

7月28日（本周二）19:00，我们将邀请苏黎世联邦理工大学（ETH）王文冠老师和悉尼科技大学（UTS）魏云超老师共话视频图像分割的相关工作。

本次线上学术报告将首先由魏云超老师介绍他在高效图像/视频分割方面最新的研究进展，具体包括

1. Interactive Object Segmentation with Inside-Outside Guidance (CVPR 2020 oral);
2. Collaborative video object segmentation by Foreground-Background Integration (ECCV 2020 spotlight oral);
3. Memory Aggregation Networks for Efficient Interactive Video Object Segmentation (CVPR 2020).

这些方法在多个知名数据集上（包括PascalVOC, COCO, DAVIS 2016/2017和Youtube-VOS）都达到了目前最好的性能，可以有效降低像素级标注的人工成本，并有助于为自动驾驶、机器人、医学图像、视频编辑等众多实际应用问题加速训练样本的标注。

接着，王文冠老师将介绍视频物体分割相关工作。视频物体分割旨在将视频序列中的物体通过自动或交互的方式提取出来，该任务在智能拍照、视频剪辑、短视频特效等领域有着广泛而重要的应用。在深度学习时代，尽管计算机视觉领域的许多方向都得到了快速发展，视频物体分割的解决仍然面临着诸多难题，尤其是：如何对视频中的时续信息进行有效建模，如何处理物体遮挡、剧烈运动以及表观形状及场景光照变化，如何使算法快速适应于不同视频甚至不同目标物体等。王文冠老师将他近年来在CVPR、ICCV及ECCV上发表的工作为例，针对以上难题展开探讨，并讨论未来可能的发展方向。具体包括

1. See More, Know More: Unsupervised Video Object Segmentation with Co-Attention Siamese Networks, CVPR, 2019；
2. Zero-Shot Video Object Segmentation via Attentive Graph Neural Networks, ICCV Oral, 2019；
3. Video Object Segmentation with Episodic Graph Memory Networks, ECCV Spotlight, 2020.

观看直播方式

PC端链接：

https://www.withzz.com/live/264

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