视觉信息的高效精准表征是计算机视觉与模式识别的研究热点,在视频监控、自动驾驶、智能终端等领域均有着重要的应用前景。报告将介绍清华大学智能视觉实验室近年来在无监督视觉表征学习方面所开展的一些工作,主要包括紧致性视觉表征学习和自监督视觉表征学习,以及它们在人脸与物体识别、图像与视频检索、三维重建与识别等视觉任务中的应用

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现实生活中常常会有这样的问题:缺乏足够的先验知识,因此难以人工标注类别或进行人工类别标注的成本太高。很自然地,我们希望计算机能代我们完成这些工作,或至少提供一些帮助。根据类别未知(没有被标记)的训练样本解决模式识别中的各种问题,称之为无监督学习
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