本期為TechBeat人工智能社區(qū)第491期線上Talk！

北京時(shí)間4月20日(周四)20:00，東北大學(xué)計(jì)算機(jī)工程在讀博士生—馬旭的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:?“圖像亦是點(diǎn)集（Image as Set of Points）”，屆時(shí)將分享Context Cluster工作的概念。

Talk·信息

主題：圖像亦是點(diǎn)集（Image as Set of Points）

嘉賓：東北大學(xué)計(jì)算機(jī)工程在讀博士生 馬旭

時(shí)間：北京時(shí)間?4月20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

什么是圖像，如何提取潛在特征？?

卷積網(wǎng)絡(luò) (ConvNets) 將圖像視為矩形中規(guī)整的像素，并通過局部區(qū)域的卷積運(yùn)算提取特征；Vision Transformers (ViTs)圖像視為一系列patches，并通過全局范圍內(nèi)的注意力機(jī)制提取特征。在這項(xiàng)工作中，我們介紹了一種簡(jiǎn)單且有效的視覺表示范例，稱為Context Cluster。Context Cluster (CoC) 將圖像視為點(diǎn)的集合，并通過簡(jiǎn)化的聚類算法提取特征。具體來說，每個(gè)點(diǎn)包括原始特征（例如，顏色）和位置信息（例如，坐標(biāo)），并采用簡(jiǎn)化的聚類算法提取深層特征。我們的CoC是無卷積和注意力的，僅依靠聚類算法進(jìn)行空間交互。由于設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單，我們通過聚類過程的可視化展示了CoC令人滿意的可解釋性。我們的 CoC 旨在提供關(guān)于圖像和視覺表示的新視角，它可能在不同領(lǐng)域享有廣泛的應(yīng)用并展現(xiàn)深刻的見解。即使我們不以SOTA性能為目標(biāo)，COC在多個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試中仍可實(shí)現(xiàn)與 ConvNets或ViTs相當(dāng)甚至更好的性能。?

Talk大綱

1. Context Cluster工作的概念?

2. Context Cluster的背景動(dòng)機(jī)?

3. Context Cluster的操作?

4. Context Cluster在不同task上的表現(xiàn)?

5. Context Cluster可視化結(jié)果?

6. Context Cluster的展望?

Talk·預(yù)習(xí)資料

Github:https://github.com/ma-xu/Context-Cluster?

arXiv:https://arxiv.org/abs/2303.01494?

Talk·提問交流

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Talk·嘉賓介紹

我是美國(guó)東北大學(xué)工程學(xué)院的在讀博士, 導(dǎo)師為 Yun Raymond Fu教授。我的研究興趣主要在計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，具體包括高效的視覺網(wǎng)絡(luò)模型，3D點(diǎn)云，還有圖像矢量化相關(guān)。?我于2020年夏天在貝爾實(shí)驗(yàn)室Murry Hill做研究實(shí)習(xí)，2022年在eBay Computer Vision Group做研究實(shí)習(xí)，目前在Microsoft春季實(shí)習(xí)。我曾獲得ICME'20 Best Student Paper Award, SEC'19 Best Paper Award, 和東北大學(xué)2022年學(xué)術(shù)技術(shù)學(xué)者獎(jiǎng)。

-The End-

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