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预告:解析CVPR2016:为什么深度学习几乎成了计算机视觉研究的标配?|硬创公开课【亚博取款出款速度】

 


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本文摘要:2016年的CVPR大会于7月1日在美国拉斯维加斯早已掉落帷幕,从递交论文和口头报告内容看,本次大会中深度自学沦为主流。

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2016年的CVPR大会于7月1日在美国拉斯维加斯早已掉落帷幕,从递交论文和口头报告内容看,本次大会中深度自学沦为主流。在大会上,谷歌以及与其合作的斯坦福大学、爱丁堡大学、UCLA、牛津大学、约翰霍普金斯大学的论文都用于了深度自学,深度自学完全出了如今计算机视觉研究的标配。

而本届CVPR2016最佳学生论文、斯坦福大学的“Structural-RNN:DeepLearningonSpatio-TemporalGraphs”,也是用于深度自学做到图像识别。深度自学如此注目,原因是什么?在计算机视觉研究中,否有别的更佳的方法来代替深度自学?本届CVPR经常出现了哪些“白科技”?这些技术有实际意义么?通过CVPR大会,我们能否一窥CV的新趋势?为了答案这些疑惑,我们请来了来自商汤科技的曹旭东先生,与我们一起聊聊CVPR2016、深度自学及计算机视觉。PS:在本届CVPR中商汤科技送选了论文并重点讲解了《物体拆分》、《服饰辨识搜寻技术》、《不道德辨识和定位》、《人脸检测中级联卷积神经网络的牵头训练》四篇论文,论文的解析与原文可以在下方提供:《物体拆分》-Multi-scale Patch Aggregation(MPA)for Simultaneous Detection and Segmentation-解析-论文原文《服饰辨识搜寻技术》-DeepFashion:Powering Robust Clothes Recognition and Retrieval With Rich Annotations-解析-论文原文《不道德辨识和定位》-A Key Volume Mining Deep Framework for Action Recognition-解析-论文原文《人脸检测中级联卷积神经网络的牵头训练》-Joint Training of Cascaded CNN for Face Detection-解析-论文原文嘉宾讲解曹旭东,商汤科技继续执行研发总监,深度自学专家。

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毕业于清华大学。前微软公司亚洲研究院副研究员,负责管理研发的人脸算法曾用作微软公司Xbox、How-old等著名产品,现象级产品HowOld.net有数亿用户。

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在CVPR/ICCV/ECCV等计算机视觉顶级会议公开发表论文十余篇,其中三篇CVPR论文和两篇ICCV论文取得口头报告荣誉(接管亲率小5%)。活动下文:时间:2016年7月6日周三下午3点参予方式: 扫瞄海报二维码,注目公众号甄选参予(公众号:)原创文章,予以许可禁令刊登。下文闻刊登须知。


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