本期为TechBeat人工智能社区第517期线上Talk！
北京时间7月27日(周四)20:00，南洋理工大学博士后研究员—李祥泰的Talk已经准时在TechBeat人工智能社区开播了！
他与大家分享的主题是: “基于Transformer的视觉分割模型总结、回顾与展望”，系统性地回顾与总结了Transformer模型。
Talk·信息
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主题：基于Transformer的视觉分割模型总结、回顾与展望
嘉宾：南洋理工大学博士后研究员 李祥泰
时间：北京时间 7月27日(周四)20:00
地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/
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Talk·介绍
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分割是一个基础性质的视觉任务，其目标是把输入的图像，视频，点云等划分成为带有语义性质的区域块。作为一个重要的场景理解任务，分割任务有着广泛的应用价值，包括自动驾驶，机器人导航，短视频分析。
在深度学习时代，分割领域采用以卷积神经网络为基础的全卷积网络，在各个子方向上取得了突破性的进展。近期，以Transformer为基础的一些方法在NLP以及CV领域各个方向上也取得了突破性的进展。相比于CNN模型，Transformer模型结构上更灵活，更适用于多模态，多任务的输入。
在分割与检测领域，基于Transformer的模型在各个基准上也取得了领先的效果。自从ViT和DETR出现后，在各个子方向上，最新的研究方法均建立在Transformer为骨干网络和解码器的基础框架上。鉴于目前这个领域近期快速进展，我们课题组对整个领域做了系统性地回顾与总结。整个Survey的内容包括基础知识与任务设置介绍，Transformer的基础内容介绍，CNN分割模型的系统性回顾，基于Transformer的分割模型回顾，相关基准数据集的评估与测试，以及未来可行的研究方向探索。
Talk大纲
1、近期3-4年内常见的分割方法系统回顾与探索。
2、基于Transformer 的分割与检测方法的系统性回顾，包含图像，视频，点云三个不同的领域。
3、本研究组以及近期相关研究组的Transformer-based Segmentation/Detection 方法的研究。
4、近期与分割大模型相关的研究回顾。
Talk·预习资料
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论文链接：
https://arxiv.org/abs/2304.09854
repo：
https://github.com/lxtGH/Awesome-Segmentation-With-Transformer
Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍
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李祥泰
南洋理工大学博士后研究员
南洋理工大学S-lab博士后研究员，博士毕业于北京大学，研究方向包括计算机视觉和机器学习，图像视频分割与检测，多模态场景理解等。曾以第一作者身份在CVPR，ECCV，ICCV，PAMI顶级会议以及期刊上发表一些相关研究。
个人主页:
https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=6355
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