本期為TechBeat人工智能社區(qū)第489期線上Talk！

北京時間4月12日(周三)20:00，北京大學(xué)二年級碩士研究生——甘雨露的Talk將準(zhǔn)時在TechBeat人工智能社區(qū)開播！他與大家分享的主題是:?“基于視覺提示的連續(xù)環(huán)境變化下模型自適應(yīng)方法”，屆時將分享連續(xù)環(huán)境變化下模型自適應(yīng)這一領(lǐng)域的前沿工作和未來前景。

Talk·信息

主題：基于視覺提示的連續(xù)環(huán)境變化下模型自適應(yīng)方法

嘉賓：北京大學(xué)二年級碩士研究生 甘雨露

時間：北京時間?4月12日?(周三) 20:00

地點：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看

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Talk·介紹

在自動駕駛、醫(yī)療等場景中，模型在源域上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練后，由于數(shù)據(jù)隱私問題無法接觸到源域數(shù)據(jù)，在測試時間內(nèi)模型不斷遇到與訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在分布漂移的目標(biāo)域時，模型的性能將嚴(yán)重下降。這次talk我們將從視覺提示的新穎角度來研究如何解決這一問題。

本次talk大綱如下：

1. 首先介紹連續(xù)環(huán)境變化下模型自適應(yīng)這一領(lǐng)域的背景

2. 介紹相關(guān)工作：包括測試階段自適應(yīng)，連續(xù)測試階段自適應(yīng)和提示學(xué)習(xí)

3. 介紹之前方法的缺陷和我們提出方法的新穎性

4. 介紹我們方法的具體實現(xiàn)過程和實驗結(jié)果

5. 介紹在我們工作基礎(chǔ)上未來潛在的研究方向和應(yīng)用

Talk·預(yù)習(xí)資料

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2212.04145.pdf

Talk·嘉賓介紹

北京大學(xué)二年級碩士研究生，MIT訪問學(xué)生。曾在Kaggle比賽取得top2%兩次，在CVPR2022 “Vision for All Season”Workshop中獲得冠軍。研究興趣包括生成式AI、視覺-語言模型、測試階段模型自適應(yīng)等。

個人主頁：

https://github.com/sunrainyg

-The End-

關(guān)于TechBeat人工智能社區(qū)

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