今年9月起,智東西公開(kāi)課品牌全新升級(jí)為智猩猩。智猩猩定位「新科技」服務(wù)平臺(tái),聚焦人工智能與前沿科技,提供公開(kāi)課、在線研討會(huì)、講座、峰會(huì)等線上線下產(chǎn)品。

「AI新青年講座」由智猩猩出品,致力于邀請(qǐng)青年學(xué)者,主講他們?cè)谏墒紸I、LLM、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能領(lǐng)域的最新重要研究成果。

AI新青年是加速人工智能前沿研究的新生力量。AI新青年的視頻講解和直播答疑,將可以幫助大家增進(jìn)對(duì)人工智能前沿研究的理解,相應(yīng)領(lǐng)域的專(zhuān)業(yè)知識(shí)也能夠得以積累加深。同時(shí),通過(guò)與AI新青年的直接交流,大家在AI學(xué)習(xí)和應(yīng)用AI的過(guò)程中遇到的問(wèn)題,也能夠盡快解決。

「AI新青年講座」現(xiàn)已完結(jié)226講;有興趣分享學(xué)術(shù)成果的朋友,可以與智猩猩教研產(chǎn)品團(tuán)隊(duì)進(jìn)行郵件(class@m.loveliyi.com)聯(lián)系。

無(wú)監(jiān)督域自適應(yīng)(UDA)技術(shù)在語(yǔ)義分割領(lǐng)域被廣泛研究,在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中使用合成數(shù)據(jù),極大地解決了缺乏數(shù)據(jù)標(biāo)注的問(wèn)題。但多數(shù) UDA 方法過(guò)于關(guān)注領(lǐng)域間差異,而忽略了圖像內(nèi)的語(yǔ)義關(guān)聯(lián)。

為解決這一短板,來(lái)自悉尼科技大學(xué)、新加坡國(guó)立大學(xué)和浙江大學(xué)的研究者在 ACM MM 2023 的最新研究中,提出了一種面向自動(dòng)駕駛場(chǎng)景的多細(xì)粒度自監(jiān)督學(xué)習(xí)方法 PiPa。

悉尼科技大學(xué)ReLER Lab在讀博士陳牧:多細(xì)粒度自監(jiān)督學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛語(yǔ)義分割領(lǐng)域自適應(yīng)的應(yīng)用|AI新青年講座

PiPa 專(zhuān)注于加強(qiáng)圖像內(nèi)部的像素關(guān)聯(lián)和語(yǔ)義連貫性,同時(shí)提高了像素級(jí)特征的區(qū)分度以及對(duì)不同上下文的魯棒性。在多個(gè)主流數(shù)據(jù)集上,也驗(yàn)證了 PiPa 的有效性及其在多種域自適應(yīng)場(chǎng)景下的泛化性。

悉尼科技大學(xué)ReLER Lab在讀博士陳牧:多細(xì)粒度自監(jiān)督學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛語(yǔ)義分割領(lǐng)域自適應(yīng)的應(yīng)用|AI新青年講座

10月12日晚7點(diǎn),「AI新青年講座」第227講邀請(qǐng)到 PiPa 一作、悉尼科技大學(xué) ReLER Lab 在讀博士陳牧參與,主講《多細(xì)粒度自監(jiān)督學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛語(yǔ)義分割領(lǐng)域自適應(yīng)的應(yīng)用》。

講者
陳牧,悉尼科技大學(xué) ReLER Lab 在讀博士;指導(dǎo)老師為楊易教授,此前于莫納什大學(xué)工程院獲得學(xué)士學(xué)位;主要研究方向?yàn)檎Z(yǔ)義分割及領(lǐng)域自適應(yīng),于多媒體頂級(jí)會(huì)議 ACM Multimedia 發(fā)表一作論文。

第227講

主 題
《多細(xì)粒度自監(jiān)督學(xué)習(xí)在自動(dòng)駕駛語(yǔ)義分割領(lǐng)域自適應(yīng)的應(yīng)用》

提 綱
1、駕駛場(chǎng)景語(yǔ)義分割中的域適應(yīng)挑戰(zhàn)
2、常見(jiàn)域適應(yīng)方法的對(duì)比
3、自監(jiān)督學(xué)習(xí)在語(yǔ)義分割領(lǐng)域的應(yīng)用
4、一種多細(xì)粒度自監(jiān)督學(xué)習(xí)的方法

直 播 信 息
直播時(shí)間:10月12日19:00
直播地點(diǎn):智東西公開(kāi)課知識(shí)店鋪

成果
論文標(biāo)題:《PiPa: Pixel- and Patch-wise Self-supervised Learningfor Domain Adaptative Semantic Segmentation》
論文地址:https://arxiv.org/pdf/2211.07609.pdf
開(kāi)源代碼:https://github.com/chen742/PiPa