本周四晚9点，卡内基梅隆大学在读博士生王小龙将和大家一起探讨“视频时空信息在视觉特征学习中的应用”。
温馨提示：由于嘉宾人在美国，本次分享的时间调整为北京时间4月26日晚9点。
活动信息
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主题：视频时空信息在视觉特征学习中的应用
地点：将门创投斗鱼直播间
分享提纲
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我们生活在一个非常结构化的的冗余的世界里面。卷积神经网络在计算机中得以广泛应用也是得益于视觉世界是结构化的：同样的模式重复出现和共享。我们希望进一步挖掘视觉世界的结构化来帮助我们训练神经网络。
我们的尝试主要体现在两方面：(i) 通过利用数据的冗余特性提供无监督学习神经网络的信号，以减少大量的人力标注；(ii)通过研究冗余的视觉信号（模式）之间的关系来提升识别的性能。本次分享主要分为以下三个内容：
利用视频中的冗余信息进行神经网络的无监督学习
通过设计算法看电视剧学习场景的可供性（affordance）
通过把视频转换为时空图模型帮助视频的分类和识别
嘉宾介绍
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王小龙
CMU四年级博士生
观看直播或加群
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-The End-
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