本周為將門技術(shù)社區(qū)第·200·期線上分享特別活動(dòng)?????

北京時(shí)間4月29日(周三)晚8點(diǎn)整，我們很開心邀請(qǐng)到阿里云人工智能實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人—譚平博士再次回歸將門技術(shù)社區(qū)來(lái)直播分享！

此次，他將與大家分享的talk主題是“LSM: Learning Subspace Minimization for Low-Level Vision”。這是一個(gè)全新的求解底層視覺(jué)問(wèn)題的框架，可以將機(jī)器學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)視覺(jué)優(yōu)化有機(jī)結(jié)合起來(lái)，用同一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(固定的網(wǎng)絡(luò)參數(shù))來(lái)求解多個(gè)底層視覺(jué)問(wèn)題。??

Talk·信息

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主題：LSM—Learning Subspace Minimization for Low-Level Vision

嘉賓：阿里云人工智能實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人?譚平

直播時(shí)間：北京時(shí)間?4月29日 (周三) 20:00

地點(diǎn)：將門-TechBeat B站直播間>>http://live.bilibili.com/22183939

Talk·提綱

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這是譚平博士團(tuán)隊(duì)在CVPR2020上發(fā)表的Oral論文，工作的亮點(diǎn)是設(shè)計(jì)了一個(gè)全新的求解底層視覺(jué)問(wèn)題的框架。

通過(guò)這個(gè)框架，我們把機(jī)器學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)視覺(jué)優(yōu)化有機(jī)結(jié)合起來(lái)。我們用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)學(xué)一個(gè)線性子空間約束，然后用傳統(tǒng)的優(yōu)化方式對(duì)約束后的問(wèn)題進(jìn)行求解。好處是我們可以用同一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（固定的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)）來(lái)求解多個(gè)底層視覺(jué)問(wèn)題。

底層視覺(jué)問(wèn)題多是病態(tài)問(wèn)題。傳統(tǒng)的方式是引入一個(gè)Smooth Term使得問(wèn)題可以求解。但Smooth Term往往在物體邊界處失效，也使得優(yōu)化變得復(fù)雜。這篇文章引入了一個(gè)新的框架，通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)產(chǎn)生一個(gè)線性子空間約束，然后在這個(gè)之空間內(nèi)求解Data Term。這個(gè)方法使得原來(lái)的病態(tài)問(wèn)題變得可解。

同時(shí)，我們可以用一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（固定的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)）求解多個(gè)底層視覺(jué)問(wèn)題，包括Stereo、光流、邊緣檢測(cè)、圖像分割等。我們甚至可以將在一個(gè)問(wèn)題上訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到一個(gè)全新的問(wèn)題，如將在Stereo上訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到圖像分割。

論文地址>>https://arxiv.org/abs/2004.09197

嘉賓介紹

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譚平博士曾在加拿大西蒙弗雷澤大學(xué)（SFU）和新加坡國(guó)立大學(xué)（NUS）任副教授。主要研究領(lǐng)域?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺(jué)、圖形學(xué)和機(jī)器人學(xué)。

他是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域兩大期刊TPAMI和IJCV的副主編，也曾擔(dān)任CVPR大會(huì)領(lǐng)域主席、SIGGRAPH和SIGGRAPH Asia大會(huì)程序委員、IROS大會(huì)Senior Editor。

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