本期为TechBeat人工智能社区第460期线上Talk!
北京时间12月7日(周三)20:00,香港大电子电机在读博士生——马逴凡的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播!
他与大家分享的主题是: “重新思考分辨率对于高效视频理解的意义 ”,届时将重新审视低分辨率帧的潜力,并讲述如何充分利用低分辨率帧来实现更高效的视频理解。
Talk·信息
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主题:重新思考分辨率对于高效视频理解的意义
嘉宾:香港大电子电机在读博士生
马逴凡
时间:北京时间 12月7日 (周三) 20:00
地点:TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
点击下方链接,即可观看视频
TechBeatTechBeat是荟聚全球华人AI精英的成长社区,每周上新来自顶尖大厂、明星创业公司、国际顶级高校相关专业在读博士的最新研究工作。我们希望为AI人才打造更专业的服务和体验,加速并陪伴其成长。https://www.techbeat.net/talk-info?id=737
Talk·介绍
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提高计算效率是视频理解的一个重要研究方向。主流方法大多通过对视频在时间维度上下采样来减少冗余计算,但少有方法对空间维度的下采样进行探究。这源于一个普遍的误解,即低分辨率输入不足以支撑高准确率的视频识别。本次Talk我们将重新审视低分辨率帧的潜力,并讲述如何充分利用低分辨率帧来实现更高效的视频理解。
Talk大纲如下:
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视频理解中的计算冗余和效率问题
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低分辨率下效率与准确率的trade-off
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ResKD方法介绍
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ResKD实验分析
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总结和展望
Talk·预习资料
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https://openreview.net/pdf?id=rnJzy8JnaX
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https://github.com/CVMI-Lab/ResKD
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https://arxiv.org/abs/2105.03245
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
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马逴凡
香港大电子电机在读博士生
马逴凡,香港大学在读博士生,曾获香港大学校长奖学金,指导老师为齐晓娟教授,并于字节跳动实习。研究兴趣是计算机视觉,主要包括高效视频理解,动作识别,开放世界的目标检测等。目前以第一作者身份在NIPS上发表过一篇论文。
主页:
https://github.com/machuofan
-The End-
关于TechBeat人工智能社区
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