一、Deep representations,Adversial learning and Domain Adaptation for Some Computer Vision Problems

Presenters:Rama Chellappa University of Maryland
1.Deep representations:
Learning Deep Representations of Fine-Grained Visual Descriptions(CVPR2016)
本文提出了一个模型,可以用来做什么呢?就是给你一句话,搜出满足这句话的图像。可参考: https://blog.csdn.net/cv_family_z/article/details/52061403?locationNum=10
2.Adversial learning:
主要介绍了UMD face analytics system的训练、网络结构和结果,具体可参考:https://www.umd.edu/
原文:Deep intermodal video analytics
链接:https://www.iarpa.gov/index.php/research-programs/diva
3.Domain Adaptation:
可参考:https://blog.csdn.net/matafela/article/details/77827217
听报告的时候拍了几张照片,手抖,勉强看一下还是可以的
上海科技大学信息科学与技术研讨会(SSIST day1) 笔记
上海科技大学信息科学与技术研讨会(SSIST day1) 笔记
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二、Visual Domain Adaptation

Presenters:Dong Xu The University of Sydney
1.Domain Adversarial Neural Network(DANN):
原文:Domain-Adversarial Training of Neural Networks(JMLR 2016, ICML 2015)
链接:https://arxiv.org/abs/1505.07818
2.Collaborative and Adversarial Network(CAN),Incremental CAN(iCAN):
原文:Collaborative and Adversarial Network for Unsupervised Domain Adaptation(CVPR 2018)
上海科技大学信息科学与技术研讨会(SSIST day1) 笔记

三、3D Visual Reconstruction of Non-Rigid Dynamic Scenes

Presenters: Hongdong Li Australian National University
1.Superpixel Soup Algorithm:Dense Complex Dynamic Scene Reconstruction from a monocular camera
原文:Monocular Dense 3D Reconstruction of a Complex Dynamic Scene from Two Perspective Frames(ICCV 2017)
链接:https://arxiv.org/abs/1708.04398
2. SFRM: Structure from Recurrent Motion for 3D human pose recovery
原文:Structure from Recurrent Motion: From Rigidity to Recurrency(CVPR 2018)
链接:https://arxiv.org/abs/1804.06510

四、Bridging Visual-Semantic Gap via Deep Multimodal Learning

Presenters: Liang Wang Chinese Academy of Sciences
上海科技大学信息科学与技术研讨会(SSIST day1) 笔记
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五、Deep Learning in Medical Image Synthesis,Quantification, and Prediction

Presenters: Dinggang Shen United Imaging Intelligence
上海科技大学信息科学与技术研讨会(SSIST day1) 笔记

六、Recent Development in Image Generation and Processing

Presenters: Jiaya Jia Tencent
1.Super-resolution
原文:Detail-revealing Deep Video Super-resolution(ICCV 2017)
链接:https://arxiv.org/abs/1704.02738
2. Deblurring
Scale-recurrent Network for Deep Image Deblurring(CVPR 2018)
3.Image Generation
Semi-parametric Image Synthesis(CVPR 2018)

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