本期為TechBeat人工智能社區(qū)第344期線上Talk。

北京時(shí)間9月16日(周四)晚8點(diǎn)，美國(guó)羅切斯特理工大學(xué)在讀博士生—包文韜的Talk將準(zhǔn)時(shí)在TechBeat人工智能社區(qū)開(kāi)播！

他與大家分享的主題是: “DEAR：面向開(kāi)集動(dòng)作識(shí)別的深度證據(jù)學(xué)習(xí)”，屆時(shí)將介紹其利用深度學(xué)習(xí)不確定性，在開(kāi)放的世界中進(jìn)行視頻動(dòng)作識(shí)別研究所遇到的挑戰(zhàn)與收獲。

Talk·信息

主題：DEAR：面向開(kāi)集動(dòng)作識(shí)別的深度證據(jù)學(xué)習(xí)

嘉賓：美國(guó)羅切斯特理工大學(xué)在讀博士生包文韜

時(shí)間：北京時(shí)間?9月16日?(周四) 20:00

地點(diǎn)：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

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Talk·提綱

在AI視頻識(shí)別應(yīng)用中，一方面，開(kāi)發(fā)者通常難以清晰地定義視頻中人物動(dòng)作的類(lèi)別，另一方面，上線后的AI模型不可避免地會(huì)接收從未見(jiàn)過(guò)的動(dòng)作類(lèi)別的視頻數(shù)據(jù)。因此，如何在精確識(shí)別已知類(lèi)別的視頻動(dòng)作的同時(shí)，準(zhǔn)確鑒別出類(lèi)別未知的視頻動(dòng)作，成為當(dāng)前AI視頻識(shí)別算法落地所面臨的困境。本文利用深度學(xué)習(xí)不確定性，在開(kāi)放的世界中進(jìn)行視頻動(dòng)作識(shí)別研究，不僅促進(jìn)了開(kāi)集識(shí)別、深度學(xué)習(xí)不確定性等領(lǐng)域的學(xué)術(shù)研究，而且有益于包括動(dòng)作識(shí)別在內(nèi)的相關(guān)AI視頻理解應(yīng)用加快落地。

本次分享主要為：

1. 開(kāi)集識(shí)別問(wèn)題與視頻應(yīng)用

2. 深度學(xué)習(xí)的不確定性

3. 提出的DEAR模型

4. 實(shí)驗(yàn)結(jié)果和分析

5. 總結(jié)與討論

Talk·參考資料

這是本次分享中將會(huì)提及的資料，建議提前預(yù)習(xí)哦！

1、論文地址：https://arxiv.org/pdf/2107.10161.pdf

2、代碼鏈接：https://github.com/Cogito2012/DEAR

3、項(xiàng)目主頁(yè)：https://www.rit.edu/actionlab/dear

4、ICCV 2021 Oral | DEAR：面向開(kāi)集動(dòng)作識(shí)別的深度證據(jù)學(xué)習(xí)

Talk·提問(wèn)交流

通過(guò)以下兩種方式提問(wèn)都將獲得微信現(xiàn)金紅包獎(jiǎng)勵(lì)哦！

方式 ①

在Talk界面下的【交流區(qū)】參與互動(dòng)！留下你的打call??和問(wèn)題??，和更多小伙伴們共同討論，被講者直接翻牌解答！

你的每一次貢獻(xiàn)，我們都會(huì)給予你相應(yīng)的i豆積分，還會(huì)有驚喜獎(jiǎng)勵(lì)哦！

方式 ②

在本文留言區(qū)直接提出你的問(wèn)題，或掃描下方二維碼提問(wèn)！

Talk·嘉賓介紹

包文韜，美國(guó)羅切斯特理工大學(xué)計(jì)算與信息科學(xué)系，三年級(jí)在讀博士生，師從Yu Kong教授、Qi Yu教授。此前分別于2016和2019年獲得武漢大學(xué)本科和碩士學(xué)位，碩士期間在武漢大學(xué)陳震中教授課題組從事高光譜遙感、視覺(jué)注意力、三維目標(biāo)檢測(cè)等科研工作。博士研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺(jué)與機(jī)器學(xué)習(xí)，具體包括視頻內(nèi)容理解、深度學(xué)習(xí)的不確定性、模型可解釋性。相關(guān)研究成果已在IEEE TIP、IROS、ACM MM、ICCV等國(guó)際期刊和會(huì)議上發(fā)表。

個(gè)人主頁(yè)：

https://cogito2012.github.io/homepage

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