本周為將門-TechBeat技術(shù)社區(qū)第273期線上Talk，也是NeurIPS 2020系列Talk第⑦彈！

北京時間1月14日(周四)晚8點，南京理工大學(xué)計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)在讀博士生—張冬的Talk將準(zhǔn)時在將門TechBeat技術(shù)社區(qū)開播！

他與大家分享的NeurIPS 2020 Oral 工作主題是: “基于因果干預(yù)的弱監(jiān)督語義分割”。屆時將介紹語義分割和因果推理的背景、弱監(jiān)督語義分割偽標(biāo)簽中的基本問題，以及基于因果干預(yù)的弱監(jiān)督語義分割方法。

Talk·信息

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主題：基于因果干預(yù)的弱監(jiān)督語義分割

嘉賓：南京理工大學(xué)

計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)在讀博士生 張冬

時間：北京時間?1月14日 (周四) 20:00

地點：將門TechBeat技術(shù)社區(qū)

http://www.techbeat.net/

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Talk·提綱

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語義分割在自動駕駛、計算機(jī)輔助醫(yī)療等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。為了緩解全監(jiān)督語義分割模型需要耗費大量人力、物力做像素級圖像標(biāo)注的問題，人們利用一些較容易獲取的弱標(biāo)簽作為監(jiān)督信息來訓(xùn)練語義分割模型。然而，通過弱標(biāo)簽生成的像素級語義分割偽標(biāo)簽仍然存在諸多缺陷，需要進(jìn)一步被解決。

本次分享的主要內(nèi)容如下：

1.?語義分割和因果推理背景介紹

2.?弱監(jiān)督語義分割偽標(biāo)簽中存在的三個基本問題

3.?基于因果干預(yù)的弱監(jiān)督語義分割方法

4. 總結(jié)和展望

Talk·參考資料

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這是本次分享中將會提及的資料，建議提前預(yù)習(xí)哦！

1.?Kolesnikov A, Lampert C H. Seed, Expand andConstrain: Three Principles forWeakly-Supervised Image Segmentation. ECCV, 2016.

https://arxiv.org/pdf/1603.06098.pdf

2.?Ahn J, Cho S, Kwak S. Weakly Supervised Learning ofInstance Segmentation withInter-Pixel Relations. CVPR, 2018.

https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Ahn_Weakly_Supervised_Learning_of_Instance_Segmentation_With_Inter-Pixel_Relations_CVPR_2019_paper.pdf

3.?Wang Y, Zhang J, Kan M, et al. Self-supervised Equivariant Attention Mechanism for Weakly Supervised Semantic Segmentation. CVPR, 2020.

https://arxiv.org/pdf/2004.04581.pdf

4.?Zhang D, Zhang H, Tang J, et al. Causal Intervention forWeakly-Supervised Semantic Segmentation.NeurIPS, 2020.

https://proceedings.neurips.cc//paper/2020/file/07211688a0869d995947a8fb11b215d6-Paper.pdf

5. 個人專欄：

https://zhuanlan.zhihu.com/p/260967655

Talk·提問交流

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方式 ①

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你的每一次貢獻(xiàn)，我們都會給予你相應(yīng)的i豆積分，近期還會有驚喜獎勵哦！

Talk·嘉賓介紹

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張冬，南京理工大學(xué)智能媒體分析實驗室博士生，師從國家杰青唐金輝教授。2018年9月至2020年9月，國家公派留學(xué)至新加坡南洋理工大學(xué)MReal實驗室，跟隨張含望教授。主要研究方向為目標(biāo)檢測、語義分割。

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關(guān)于TechBeat社區(qū)

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