本期為TechBeat人工智能社區(qū)第408期線上Talk。北京時(shí)間5月26日(周四)20:00，新加坡國立大學(xué)的在讀博士生——周大權(quán)的Talk將準(zhǔn)時(shí)在TechBeat人工智能社區(qū)開播！

他與大家分享的主題是: “如何把深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)生活場(chǎng)景中”，屆時(shí)將分享其最近的工作，傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在上述場(chǎng)景下精度會(huì)受到嚴(yán)重?fù)p失，為此他們提出了一個(gè)全新的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

Talk·信息

主題：如何把深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)生活場(chǎng)景中

嘉賓：新加坡國立大學(xué)在讀博士生 周大權(quán)

時(shí)間：北京時(shí)間?5月26日?(周四) 20:00

地點(diǎn)：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

現(xiàn)實(shí)生活場(chǎng)景中的信息往往不同于科研公開數(shù)據(jù)集提供的信息。在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，科研訓(xùn)練中使用的圖像往往是處理過的，高度清潔的圖像。然而在現(xiàn)實(shí)生活中，用戶能夠獲取的圖像數(shù)據(jù)往往是帶有不同程度的噪聲的。比如由于手抖造成的圖像失焦， 由于相機(jī)質(zhì)量問題造成的圖像噪點(diǎn)，由于環(huán)境問題造成的光線不均勻，由于傳輸造成的圖像壓縮等。目前在科研領(lǐng)域高性能網(wǎng)絡(luò)在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中是否依然受用？我們最近的工作表示，傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在上述場(chǎng)景下精度會(huì)受到嚴(yán)重?fù)p失，為此我們提出了一個(gè)全新的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

具體分享提綱如下：

1. 現(xiàn)實(shí)生活中的圖像損失場(chǎng)景介紹

2. Benchmark 現(xiàn)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)針對(duì)有損圖像的性能表現(xiàn)

3. 如何訓(xùn)練在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中，依然好用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

Talk·預(yù)習(xí)資料

1. 論文地址：arxiv.org/abs/2204.12451

2. 代碼地址：https://github.com/NVlabs/FAN

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Talk·嘉賓介紹

周大權(quán)，新加坡國立大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)深度學(xué)習(xí)方向在讀博士生，師從馮佳時(shí)教授。研究方向是深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的架構(gòu)設(shè)計(jì)，壓縮優(yōu)化與自動(dòng)搜索。他在ICLR，ICML，ECCV，ICCV，CVPR，NeruIPS等計(jì)算機(jī)視覺與機(jī)器學(xué)習(xí)頂會(huì)發(fā)表多篇論文。他曾在新加坡國防科技研究員國家實(shí)驗(yàn)室參與設(shè)計(jì)新加坡第一個(gè)商業(yè)人造衛(wèi)星的研發(fā)，主要從事人造衛(wèi)星數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)設(shè)計(jì)工作。

關(guān)于TechBeat人工智能社區(qū)

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