机器之心走近全球顶尖实验室：起源人工智能研究院（IIAI）第二季

机器之心知识站与国际顶尖实验室及研究团队合作，将陆续推出系统展现实验室成果的系列技术直播，作为深入国际顶尖团队及其前沿工作的又一个入口。赶紧点击「阅读原文」关注起来吧！

2018年初，起源人工智能研究院（IIAI, Inception Institute of Artificial Intelligence）于阿联酋首都阿布扎比成立，邵岭博士任创始 CEO 兼首席科学家。IIAI 的科学家与工程师旨在大力发展人工智能的基础研究与应用研究，设计并研发出高效智能的学习模型与方法，全面深化人工智能与医疗、智慧城市、遥感等各个领域的快速发展，并孕育未来人工智能领域的栋梁。

我们曾邀请到包括 IIAI lead scientist 廖胜才在内的4位研究员分享研究院的代表性工作，全程回放地址：https://jmq.h5.xeknow.com/s/1lF5kY

9月13日19:00-21:00，机器之心走近全球顶尖实验室：起源人工智能研究院（IIAI）第二季开播，由南京大学博士生王文海、阿联酋起源人工智能研究院（IIAI）Research Intern 季葛鹏、澳大利亚国立大学博士后张静带来分享，详情如下：

9月13日 19:00-19:40

Pyramid Vision Transformer及其在检测分割上的应用

分享嘉宾：王文海，南京大学博士生，近期研究方向包含物体检测、实例分割、文字检测和识别等。他曾在 TPAMI/NeurIPS/CVPR/ICCV/ECCV 等顶级期刊和会议上发表过 10 余篇论文，在 NAIC 2021和ICDAR 2019 等学术竞赛上取得冠军，目前 Google Scholar 引用量为 1000+。

分享摘要：Transformer 作为一个特征提取网络，最近两年在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功，最近有些工作开始尝试将 Transformer 从 NLP 领域引入视觉领域。其中最经典的工作应该是 google 的Vision Transformer(ViT)。ViT 使用纯 Transformer 结构在图像分类上取得了不错的结果，但是它并不太适合大部分 CV 任务，如物体检测，和语义分割等。如何将 ViT 推广到检测分割上有很多新的问题和挑战。这次的分享内容主要分为两个部分：

• 基于Transformer的主干网络；
• 基于Transformer的语义分割模型。

其中第一部分主要介绍如何设计一个适用于物体检测和语义分割基于 Transformer 的主干网络，第二部分主要分享如何设计一个基于 Transformer 的语义分割模型，并讨论该模型和基于 CNN 的语义分割模型的不同之处。

9月13日 19:40-20:20

一种基于全双工策略的视频目标分割方法

分享嘉宾：季葛鹏，阿联酋起源人工智能研究院（IIAI）Research Intern

分享摘要：视频目标分割（VOS）任务是视频分析与理解中的基础研究课题。先前的方法着重于使用基于单工策略的解决方案，这类方法降低了时空特征线索内和线索间交互能力的最大上限。本次报告的工作提出了一种名为全双工策略网络的算法模型，用来实现在时空嵌入子空间中的双向信息传递。实验表明，所提出的模型在视频目标分割和视频显著目标检测任务中胜过当前最前沿的方法。

本次报告从自然场景中的视频目标分割任务出发，仔细阐述时空表征过程中存在的问题及其解决方法。

9月13日 20:20-21:00

基于互信息的RGB-D显著性目标检测

分享嘉宾：张静，澳大利亚国立大学博士后，主要研究方向是显著性目标检测，不确定性建模，生成模型，半监督和弱监督学习，在 TPAMI/CVPR/ICCV/ECCV 等发表论文 10 余篇。

分享摘要：RGB-D显著性目标检测主要围绕两个问题，即多模态融合和深度信息的噪声鲁棒性处理。对于前者，传统算法一般围绕特征融合展开，对于后者，研究对于噪声鲁棒的损失函数是主要的策略。我们发现，传统的特征融合方法没有考虑多模态之间的冗余性，使得最终网络倾向于学习到多模态相关性特征。本次报告的工作提出基于互信息的RGB-D显著性检测，通过使用互信息来显示的约束多模态特征的依赖程度，实现有效的多模态学习。通过大量实验证明，显示的对于多模态相关性的制约有利于网络提取适合显著性分割的互补的特征。

加群看直播

直播间：关注机器之心机动组视频号，北京时间9月13日19:00-21:00开播。

交流群：本次直播由于时间原因不设QA环节，欢迎加入本次直播交流群探讨交流。

如群已超出人数限制，请添加机器之心小助手：syncedai2、syncedai3、syncedai4 或 syncedai5，备注「IIAI」即可加入。

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