图像翻译&视频多目标跟踪专题附相关论文精选

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论坛主题:

图像翻译 & 视频多目标跟踪专题

论坛讲者:

刘冰,北京大学信息科学技术学院,博士二年级在读,本科毕业于北京科技大学。目前主要的研究兴趣在基于GAN模型处理生物特征识别中的图像拼接问题。希望可以与感兴趣的小伙伴共同交流。

高旭,北京大学信息科学技术学院在读硕士,本科毕业于中国传媒大学数字媒体技术专业,目前主要研究方向为视频的多目标跟踪,已在ACM Multimedia发表过文章。

时间:

2018年11月11日(周日)

下午2:00 -- 4:00

地点:

中国科学院自动化研究所

论坛内容简介:

1.刘冰部分:在图像处理、计算机图形和计算机视觉中,许多问题都可以表现为将输入图像“转换”成相应的输出图像。 正如我们常见的机器翻译中,同一句话可以用英语或中文表达一样,一副场景图可以用RGB图像、梯度场、边缘图,语义标签图等。与自动语言翻译类似,我们定义自动图像翻译如下:将图像从一种domain转换到另一个domain的任务。 我们在本次分享的目标是回顾一些基于GAN的框架,以解决所有这些问题。

2.高旭部分:

目前视频多目标跟踪在智能安防、自动驾驶、医疗等领域都有非常多的应用前景,但同时也是计算机视觉中的比较困难的问题之一,这主要是由于跟踪目标被遮挡、跟踪目标为非刚体、环境光线强度不均等多种原因产生的。这次报告主要介绍视频多目标跟踪的挑战,近几年来的工作以及未来的发展趋势,同时会介绍多目标跟踪常用的Benchmark以及评测指标。

为了使大家更充分的理解本期分享主题,我们整理了相关论文的精选集

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1. 为确保小范围深入交流,本次活动仅接受30 位用户入场(不收取任何费用);

2. 活动采取审核制报名,我们将根据用户研究方向与当期主题的契合度进行筛选,通过审核的用户将收到确认邮件;

3. 如您无法按时到场参与活动,请于活动开始前 24 小时在AIDL微信公众号后台留言告知,留言格式为放弃报名 + 报名电话。无故缺席者,将不再享有后续活动的报名资格。

SFFAI招募

现代科学技术高度社会化,在科学理论与技术方法上更加趋向综合与统一,为了满足人工智能不同领域研究者相互交流、彼此启发的需求,我们发起了SFFAI这个公益活动。SFFAI每周举行一期线下活动,邀请一线科研人员分享、讨论人工智能各个领域的前沿思想和最新成果,使专注于各个细分领域的研究者开拓视野、触类旁通。

SFFAI目前主要关注机器学习、计算机视觉、自然语言处理等各个人工智能垂直领域及交叉领域的前沿进展,将对线下讨论的内容进行线上传播,使后来者少踩坑,也为讲者塑造个人影响力。

SFFAI还将构建人工智能领域的知识树(AI Knowledge Tree),通过汇总各位参与者贡献的领域知识,沉淀线下分享的前沿精华,使AI Knowledge Tree枝繁叶茂,为人工智能社区做出贡献。

这项意义非凡的社区工作正在稳步向前,衷心期待和感谢您的支持与奉献!

  • 发表于:
  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20181105G1G5C600?refer=cp_1026
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