【ICCV19】从架构网络到架构网络生成器（From Architecting Networks to Architecting Network Generators），Ross Girshick

报告主题： From Architecting Networks to Architecting Network Generators

报告简介：

与其设计单一的网络架构，更重要的是设计网络架构的生成器（generator）。此次报告讲述了从架构网络到架构网络生成器，在衡量网络性能时，已经从point estimation，即训练评估单一网络架构（如 AlexNet）；过渡到curve estimation，即衡量一组主体架构相同但调整了深度等参数的网络（如 ResNet）。而未来可能会倾向于 distribution estimation，即网络生成器可生成的网络的性能的分布。这样做有利于通过性能的landscape 来理解网络架构设计的通用原则。

嘉宾介绍：

何恺明，本科就读于清华大学，博士毕业于香港中文大学多媒体实验室。2011年加入微软亚洲研究院（MSRA）工作，主要研究计算机视觉和深度学习。2016年，加入Facebook AI Research（FAIR）担任研究科学家。

Ross Girshick是Facebook人工智能研究(FAIR)的一名研究科学家，致力于计算机视觉和机器学习。2012年，他在Pedro Felzenszwalb的指导下获得了芝加哥大学的计算机科学博士学位。加入FAIR之前，罗斯曾在微软研究院(Microsoft Research)、雷德蒙(Redmond)和加州大学伯克利分校(University of California, Berkeley)做研究员，他的兴趣包括实例级别的对象理解和将自然语言处理与计算机视觉相结合的视觉推理挑战。他获得了2017年PAMI青年研究员奖，并以开发R-CNN(基于区域的卷积神经网络)方法来检测对象而闻名。2017年，还凭借《面具R-CNN》在ICCV获得马尔奖。