VALSE2022天津线下参会个人总结8月23日-2

VALSE2022天津线下参会个人总结8月23日-2

• 第二天日程安排
• Workshop 3：多模态认知计算
• • 可信多模态融合方法及应用
  • Learning form Fewer Annotations
• Workshop 1：Transformer for Vision Tasks
• • Transformer for Vision Tasks：释放Transformer在目标检测和分割中的巨大潜能
  • Transformer for Vision Tasks：Computationally Efficient Vision Transformers
• Workshop8: 目标检测、分割与跟踪
• • 低慢小目标的类脑智能感知技术
  • BEVFormer：一种新的自动驾驶环视感知方案
  • 面向视频的像素理解
  • 面向目标检测与视频动作定位的弱监督时空特征学习方法
  • 简单高效的实例分割算法
  • 鲁棒单目深度估计与RGB-D显著目标检测
• 晚上OPPO之夜招聘会

  第一天晚上买了杯猕猴桃味的蜜雪冰城，今天第二天，住的酒店有点远，得起早点咯。

• VALSE2022天津线下参会个人总结8月22日-1
• VALSE2022天津线下参会个人总结8月23日-2
• VALSE2022天津线下参会个人总结8月24日-3

  PS：没关注的同学点点关注[厚着脸皮球球了]，主页更多内容，持续输出干货，有问题私信或者留言都可，笔者看到后会第一时间回复，助力大家科研。

第二天日程安排

参加的Workshop3以及Workshop8，但是有的实在看不懂中途也辗转了其他的Worhshop了。

Workshop 3：多模态认知计算

  这一Workshop开幕式由西北工业大学李学龙老师的主持，由于疫情原因，无法现场参会。

可信多模态融合方法及应用

Learning form Fewer Annotations

  这一个Topic是由上海交大的胡伟迪老师演讲的，有幸在24日的学术论坛上面对面和胡老师交流，一位真正的研究者，要做就做最具有挑战性的工作。

Workshop 1：Transformer for Vision Tasks

后续的Workshop转到Workshop 1了，Transformer for Vision Tasks。人多啊，感受下：

跑到后面墙壁边拍的，还好只是讲到了第二个这里。

Transformer for Vision Tasks：释放Transformer在目标检测和分割中的巨大潜能

王老师也是无法现成参会，播放提前录制的视频，做视觉的同学建议关注下王老师实验室的工作：Xinggang Wang

Transformer for Vision Tasks：Computationally Efficient Vision Transformers

  下面是一张忘记了哪里拍的PPT，中国人民大学高瓴人工智能学院，建议多关注下，多模态的巨佬很多。

Workshop8: 目标检测、分割与跟踪

低慢小目标的类脑智能感知技术

BEVFormer：一种新的自动驾驶环视感知方案

面向视频的像素理解

面向目标检测与视频动作定位的弱监督时空特征学习方法

简单高效的实例分割算法

  得，又是一位重量级，北京智源人工智能研究院

  SOLO，SOLOv2等一系列工作

鲁棒单目深度估计与RGB-D显著目标检测

  单目深度估计
中得到的trick：大小，常识


  下面的PPT忘了在哪个里面看的

晚上OPPO之夜招聘会

写在后面

  今天一天收获颇丰，确定了我学位论文的一些东西，衷心感谢VALSE，祝越办越好。

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  PS：没关注的同学点点关注[厚着脸皮球球了]，主页更多内容，持续输出干货，有问题私信或者留言都可，笔者看到后会第一时间回复，助力大家科研。

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