本期VALSE论文速览选取了来自新加坡国立大学的人体姿态估计模型泛化性方面的工作。.该工作由冯佳时助理教授指导，JianfengZhang和KehongGong同学录制。.论文题目：用于3D人体姿态估计的可微的数据增强框架.作者列表：KehongGong(NUS),JianfengZhang(NUS...
本期VALSE论文速览选取了来自四川大学的工作。.该工作由彭玺教授指导，杨谋星同学录制，将为大家呈现多视图学习领域的新进展。.论文题目：基于噪声鲁棒对比损失的部分视图对齐表示学习.作者列表：杨谋星(四川大学)，李云帆(四川大学)，黄振宇...
本期VALSE论文速览选取了来自北京大学ICML2021LongOral的工作。.该工作由王奕森教授和林宙辰教授指导，崔敬怡同学录制，将为大家呈现弱监督领域最前沿的进展。.论文题目：LeveragedWeightedLossforPartialLabelLearning.作者列表：温宏伟(北京大学)，崔敬怡...
本期VALSE论文速览选取了来自华南理工大学、悉尼大学和ETHZurich的工作。.该工作由顾舒航教授、金龙存教授、宋恒杰教授等共同指导，魏云轩同学录制，将为大家呈现图像超分辨率领域的新进展。.论文题目：基于域间距离感知的非监督真实世界图像...
首先关于Valse的影响力VALSE的线下活动及影响力，@saaipang已经在他的回答里说得很清楚了，这里就不再赘述。关于线上活动（微信群，QQ群及Webinar）想补充说一点。目前VALSE有A,B,C3个2000人大型QQ群，A群和B群很快已满员，C群大约有700人并且人数在快速增长中。
关注顶会CVPR，AAAI，ICCV等，尤其是Oral；在相关领域谷歌搜索，关注VALSE&Webinar，VALSE是中国大规模的学术研讨会议，会有论文算法讲解；关注PaperswithCode网站，整理了大量论文以及复现或原作者代码3.具体怎么读一篇论文
点击查看本次VALSEWebinar活动详情以及讨论嘉宾和主持人的简介等信息：VALSEWebinar20-18期如何写/审AI领域的论文，也欢迎您关注VALSE的B站号ValseWebinar或爱奇艺VALSE号VALSEwebinar历次活动的录像。.文字整理|班瀚文.制版编辑|程一.01.一万个人心里有一万个...
趁着有空去看了一波valse，和很多论文的作者当面讨论了一些问题，在此主要记录对一些paper的见解。1.FishNet:ersatileBackboneforImage,Region,andPixelLevelPrediction根据欧阳万里老师介绍，这篇文章起初的motivation是希望将hourglass结构引入到分类网络中，看有没有效果，实验…
VALSEWebinar的个人空间_哔哩哔哩_BilibiliVALSEWebinar的爱奇艺号-爱奇艺智源社区编辑于09-11赞同22添加评论分享收藏喜欢收起继续浏览内容知乎发现更大的世界打开浏览器继续...
VALSE2020｜底层视觉与图像生成主题Workshop【笔记】VALSE底层底层视觉与图像生成主题Workshop吕健勤：BluringTheLinebetweenRealandtheFake.刘永进:基于生成对抗网络的人脸艺术肖像画创作刘家瑛：恶劣环境下图像增强技术研究徐迈...
4月13号正会第一天,VALSE2019于合肥如期而至,现场正式公布由评奖委员会终评确定的“VALSE年度杰出学生论文奖”,旷视研究院明星论文ShuffleNetV2(ShuffleNetV2:PracticalGuid...
为了使得视觉与学习领域相关从业者快速及时地了解领域的最新发展动态和前沿技术进展,VALSE最新推出了《论文速览》栏目,将在每周二和周五各发布一篇顶会顶刊论文...
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//valser.org/webinar/和valse.mmcheng.net/找到，邀请的讲者都有很高水准，论文涵盖CV/ML/...
VALSE2019报告澳大利亚国立大学-郑良一、行人重识别定义PersonRe-identification也称行人再识别,简称为ReID,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术...
来源|VALSE报告嘉宾：刘希慧(加州大学伯克利分校，拟入职博后)报告题目：博士阶段的经历和感悟分享报告嘉宾：陈键飞(清华大学)报告题目：学术道路上的一些感悟报告嘉宾：许洪...
#AI顶会论文050VALSE研讨会·自动机器学习·微软亚洲研究院·网络结构·机器学习·2019年2月28日VALSEWebinar19-05期自动机器学习AutoMLVALSE...
作者机构出版物期刊会议发表时间-语言检索范围不限不限英文中文文献期刊学者订阅收藏论文查重优惠论文查重开题分析单篇购买文献互助...
(图片来自valse2019程明明老师ppt)面向识别与理解的神经网络共性技术深度神经网络通用架构——VggNet(ICLR’15)、ResNet(CVPR‘16)、DenseNet(CVPR’17)、DLA(CVPR‘18)、Res2Ne...