本周為TechBeat人工智能社區(qū)第316期線上Talk。

北京時(shí)間7月6日(周二)晚8點(diǎn)，清華大學(xué)交叉信息研究院助理教授——弋力的Talk將準(zhǔn)時(shí)在TechBeat人工智能社區(qū)開播！

他與大家分享的主題是: “對(duì)比多模態(tài)融合”，屆時(shí)將介紹有關(guān)利用對(duì)比學(xué)習(xí)來充分融合多模態(tài)數(shù)據(jù)所面臨的挑戰(zhàn)與進(jìn)展。

Talk·信息

主題：對(duì)比多模態(tài)融合

嘉賓：清華大學(xué)交叉信息研究院助理教授?弋力

時(shí)間：北京時(shí)間?7月6日 (周二) 20:00

地點(diǎn)：TechBeat人工智能社區(qū)

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看？

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Talk·提綱

近年來對(duì)比學(xué)習(xí)在圖像、點(diǎn)云等單模態(tài)特征學(xué)習(xí)問題上取得了出色的表現(xiàn)，提供了一種在大型未標(biāo)記數(shù)據(jù)集上進(jìn)行特征預(yù)訓(xùn)練的方法，并可以大大提升下游任務(wù)表現(xiàn)。然而，如何利用對(duì)比學(xué)習(xí)來充分融合多模態(tài)數(shù)據(jù)（如RGB-D掃描、帶字幕的視頻等）仍是一個(gè)懸而未決的問題。本次報(bào)告將會(huì)提出新的促進(jìn)多模態(tài)融合的對(duì)比學(xué)習(xí)目標(biāo)，闡釋其促進(jìn)多模態(tài)融合的原理，并在一系列不同的應(yīng)用場(chǎng)景中展示其效能。

本次分享的主要內(nèi)容如下：

1. 多模態(tài)融合問題概述

2. 服務(wù)于RGB-D場(chǎng)景理解的“點(diǎn)像素對(duì)”對(duì)比學(xué)習(xí)方案

3. 基于TupleInfoNCE的對(duì)比多模態(tài)融合

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]?P4Contrast: Contrastive Learning with Pairs of Point-Pixel Pairs for RGB-D Scene Understanding (on arXiv)

https://arxiv.org/abs/2012.13089

Talk·提問交流

通過以下兩種方式提問都將獲得微信現(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)直接提出你的問題，或掃描下方二維碼提問！

Talk·嘉賓介紹

弋力博士，現(xiàn)任清華大學(xué)交叉信息研究院助理教授。他在斯坦福大學(xué)取得博士學(xué)位，導(dǎo)師為L(zhǎng)eonidas J. Guibas教授，畢業(yè)后在谷歌研究院任研究科學(xué)家。在此之前，他在清華大學(xué)電子工程系取得了學(xué)士學(xué)位，并曾在USC IRIS計(jì)算機(jī)視覺實(shí)驗(yàn)室，Adobe Research，百度研究院工作。他的研究興趣涵蓋3D感知，計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和具身人工智能，他的研究目標(biāo)是使機(jī)器人代理具備理解3D世界并與之互動(dòng)的能力。他在CVPR，ICCV，ECCV，NeurIPS，SIGGRAPH，SIGGRAPH Asia等頂級(jí)會(huì)議發(fā)表二十余篇論文，引用數(shù)達(dá)6000+，代表作品包括ShapeNet，光譜圖CNN，PointNet++等。他將擔(dān)任CVPR 2022領(lǐng)域主席。

關(guān)于TechBeat人工智能社區(qū)

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