雷鋒網(wǎng)AI研習(xí)社按：本周五（10月25日）晚8:00點，「大講堂」第128講邀請到了北京大學(xué)計算機應(yīng)用技術(shù)碩士李夏來分享，本場主題為「語義分割中的自注意力機制和低秩重建」

上一期我們主要聚焦通用醫(yī)學(xué)影像三維預(yù)訓(xùn)練模型“Models Genesis”，這次我們來講講語義分割，本次分享依舊對AI研習(xí)社成員免費開放。

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分享主題

語義分割中的自注意力機制和低秩重建

分享嘉賓

李夏，北京大學(xué)計算機應(yīng)用技術(shù)碩士在讀，指導(dǎo)老師為林宙辰和劉宏。研究方向為計算機視覺，包括語義分割、全景分割和低層級視覺等。更多信息見個人主頁：https://xialipku.github.io/

分享背景

語義分割是計算機視覺幾大主任務(wù)之一，被廣泛應(yīng)用到自動駕駛、遙感監(jiān)測等領(lǐng)域中。語義分割研究中的若干成果，也被諸多相關(guān)領(lǐng)域沿用。自注意力機制繼在 NLP 領(lǐng)域取得主導(dǎo)地位之后，近兩年在計算機視覺領(lǐng)域也開始獨領(lǐng)風(fēng)騷。本次分享中，講介紹自注意力機制在語義分割網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用，并介紹由之衍生出的一系列低秩重建相關(guān)的方法。最后會引出分享者最近被 ICCV 錄取為 Oral 的工作 Expectation Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1907.13426

代碼鏈接：https://github.com/XiaLiPKU/EMANet

論文解讀文字版：

https://mp.weixin.qq.com/s/Gg2dR_c285BTW1JkWqr4JA

分享提綱

• 語義分割任務(wù)介紹

• Non-local Nets 及相關(guān)工作

• A^2-Net 及相關(guān)工作

• EM Attention Nets

• 語義分割 

分享時間

2019 年 10 月 25 日 （周五）晚上 20：00（北京時間）

直播鏈接

http://www.mooc.ai/open/course/693

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