活动报名 | 旷视研究院解读Light-Head R-CNN：平衡精准度和速度

前两周，量子位·吃瓜社联合旷视科技，对旷视研究院COCO2017物体检测和人体姿态估计竞赛的夺冠算法论文进行了深度解读。

12月20日（下周三）晚19:30，旷视科技系列分享第三期上线，将解读近期论文《Light-Head R-CNN: In Defense of Two-Stage Object Detector》。

本篇论文所提出的Light-Head R-CNN，构造了轻量头部R-CNN网络，在COCO数据集上超越当前最好水准，同时还保持了很高的时间效率。本期旷视研究院研究员、Light-Head R-CNN论文一作、COCO竞赛主力队员黎泽明，将聊一聊如何在物体检测中实现精准度和速度的平衡。

嘉宾介绍

黎泽明

清华大学软件学院硕士，Face++研究院研究员，MSCOCO 2017 detection主力之一，VOC detection leaderboard第一，Light-Head R-CNN论文一作、Megdet论文共同一作。

分享提纲

1、 介绍two-stage和single stage物体检测pipeline.

2、 Light-Head R-CNN的设计理念

3、 Light-Head R-CNN的技术实现细节

4、 物体检测算法的讨论

活动详情

活动时间：

12月20日晚19:30 – 20:30

活动形式：

线上直播+微信群互动

报名方式：

扫码添加量子位小助手4：qbitbot4（已添加了量子位小助手123的同学可联系相应小助手），备注：“吃瓜社”，通过后即可入群，入群后可在分享期间与嘉宾互动答疑，还能第一时间获得分享PPT。

已在吃瓜社旷视论文线上解读群里的小伙伴们无需重复报名。

关注量子位公众号：QbitAI，在公众号对话界面回复“吃瓜社”，同样可获得直播地址。

关于吃瓜社
量子位新增活动栏目，自开社之日起，将陆续邀请众多优质paper作者做论文解读分享，与大家聊一聊论文中的技术理论与实践。
接下来，旷视研究院还会在吃瓜社最后一期活动中，解读他们最近完成的人脸图像区域检测论文。
大吉大利，周三吃瓜，祝大家吃瓜愉快~
~(￣▽￣)／

主办方

旷视科技Face++是中国领军的人工智能公司，在中国科技部颁发“中国独角兽”榜单中位列人工智能榜首，代表中国技术在包括MS COCO在内的人工智能国际竞赛中击败Google, Facebook, 微软等巨头，获得十五个世界技术评测第一。

量子位（QbitAI）：追踪人工智能产品和技术新趋势，我们只专注报道AI。

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