【17-09期VALSE Webinar活动】

 

报告嘉宾1：程明明（南开大学） http://mmcheng.net

报告时间：2017年05月10日（星期三）晚20:00（北京时间）

报告题目：Towards Weakly Supervised Image Understanding

主持人： 高陈强（重庆邮电大学）

报告摘要：

本次报告主要对南开大学媒体计算研究组在弱监督的图像理解方面的工作进行综述性的研究思路介绍。人类并不需要大量的像素级标注信息就能学习到鲁棒的视觉认知模型，并轻而易举的对复杂的视觉场景进行精确的识别。在学习的早期，我们的父母仅仅只是指点一下物体，就能教会我们如何识别。在这个过程中，底层视觉的注意机制、边缘分析能力、分割聚类机制等起了重要的作用。如何对这些底层机制进行建模，有效地利用这些信息进行弱监督学习，进而用于计算机视觉和计算机图形学应用，是一个非常有趣的研究课题。本次综述性报告将覆盖南开大学媒体计算研究组在以上领域的工作。

文章信息：

Low level vision

Attention: CVPR 11, CVPR 14, TPAMI 15, IEEE TIP 15, IJCV 17, CVPR 17

Boundary: CVPR 17

Segmentation: TVC 14, CGF 15, ECCV 15, TPAMI 15 

Light weighted semantic parsing

Semantic segmentation: TPAMI 17, CVPR (oral) 17

Interaction: TOG 15, TOG 10, TOG 12

Graphics/vision applications

Editing: TOG 14

Synthesis: TOG 09

报告人简介：

程明明，南开大学副教授，博导，中科协青年人才托举工程、天津市青年千人、南开大学百名青年学科带头人计划入选者。2012年博士毕业于清华大学，之后在英国牛津从事计算机视觉研究，并于2014年加入南开大学。其主要研究方向包括：计算机图形学、计算机视觉、图像处理等。已在IEEE PAMI等CCF-A类国际会议及期刊发表论文20余篇。相关研究成果受到国内外同行的广泛认可，论文他引5000余次，最高单篇他引1700余次。其研究工作曾被英国《BBC》，《每日电讯报》，德国《明镜周刊》，美国《赫芬顿邮报》等权威国际媒体撰文报道。

 

报告嘉宾2：魏云超（National University of Singapore） https://weiyc.github.io/

报告时间：2017年05月10日（星期三）晚21:00（北京时间）

报告题目：Weakly-supervised semantic segmentation with Image-level Annotation

主持人：何晖光（中国科学院自动化研究所）

报告摘要：

Among various levels of supervision information (e.g. labels, bounding boxes and pixel-level annotations), the simplest and most efficient one that can be collected for training is the image-level object category annotation. In this talk, he will introduce his recent efforts on weakly-supervised semantic segmentation. His works achieve some state-of-the-art results on these challenging tasks. 

参考文献：

[1] Object Region Mining with Adversarial Erasing: A Simple Classification to Semantic Segmentation Approach. Yunchao Wei, Jiashi Feng, Xiaodan Liang, Ming-Ming Cheng, Yao Zhao, Shuicheng Yan. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017 (oral)

[2] STC: A Simple to Complex Framework for Weakly-supervised Semantic Segmentation. Yunchao Wei, Xiaodan Liang, Yunpeng Chen, Xiaohui Shen, Ming-Ming Cheng, Jiashi Feng, Yao Zhao, Shuicheng Yan. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2017

[3] Learning to segment with image-level annotations. Yunchao Wei, Xiaodan Liang, Yunpeng Chen, Zequn Jie, Yanhui Xiao, Yao Zhao, Shuicheng Yan. Pattern Recognition (PR), 2016

报告人简介：

Yunchao Wei is currently a research fellow in Learning and Vision Research Group at the Department of Electrical and Computer Engineering, National University of Singapore, directed by Prof. Jiashi Feng and Prof. Shuicheng Yan. He received his PhD degree from Beijing Jiaotong University in 2016 under guidance of Prof. Yao Zhao.  His research primarily centers on image understanding and deep learning, including multi-modal analysis, image classification, object detection and semantic segmentation. He has published several papers on prestigious international journals and top conference, such as TPAMI, CVPR, ICCV and so on. He received the Winner Prize of Object Detection Task (1a) in ILSVRC-2014, Excellent Doctoral Dissertation Award of CIE in 2016.

特别鸣谢本次Webinar主要组织者：

VOOC责任委员：高陈强（重庆邮电大学），何晖光（中国科学院自动化研究所）

VODB协调理事：禹之鼎（Carnegie Mellon University），程明明（南开大学）

活动参与方式：

1、VALSE Webinar活动全部网上依托VALSE QQ群的“群视频”功能在线进行，活动时讲者会上传PPT或共享屏幕，听众可以看到Slides，听到讲者的语音，并通过文字或语音与讲者交互；

2、为参加活动，需加入VALSE QQ群，目前A、B、C、D、E群已满，除讲者等嘉宾外，只能申请加入VALSE F群，群号：594312623 。申请加入时需验证姓名、单位和身份，缺一不可。入群后，请实名，姓名身份单位。身份：学校及科研单位人员T；企业研发I；博士D；硕士M

3、为参加活动，请下载安装Windows QQ最新版，群视频不支持非Windows的系统，如Mac，Linux等，手机QQ可以听语音，但不能看视频slides；

4、在活动开始前10分钟左右，主持人会开启群视频，并发送邀请各群群友加入的链接，参加者直接点击进入即可；

5、活动过程中，请勿送花、棒棒糖等道具，也不要说无关话语，以免影响活动正常进行；

6、活动过程中，如出现听不到或看不到视频等问题，建议退出再重新进入，一般都能解决问题；

7、建议务必在速度较快的网络上参加活动，优先采用有线网络连接。