线上 | 微软亚洲研究院研究员胡瀚：图像识别中的非网格化网络

Posted 2021-04-07 将门创投

北京时间7月19日（周四）晚8点，在将门技术社群，我们很开心邀请到微软亚洲研究院研究员胡瀚博士，他将为大家分享“图像识别中的非网格化网络”，介绍其小组最近一年多在这个方向上的探索，包括可变形网络，物体关系网络，完全可学习的区域特征提取方法等工作，这些工作被证明能广泛地帮助各种视觉识别任务，包括图像分类，物体检测，图像/物体分割等。

活动信息

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主题：图像识别中的非网格化网络

嘉宾：微软亚洲研究院研究员 胡瀚

时间：7月19日（周四）20:00

地点：将门创投斗鱼直播间

分享提纲

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在这一波人工智能浪潮中，深度卷积神经网络几乎被应用于所有计算机视觉任务。本质上，卷积神经网络是在建模视觉基元之间的关系，例如卷积层建模邻域像素之间的关系，ROI Pooling和其后的全连接层建模物体部件和部件之间的关系，等等。卷积神经网络在建模视觉基元之间关系时采用网格化的方式，这种方式简单且高效，但忽略了视觉基元语义上的对齐，也不能建模非网格化视觉基元之间的关系，例如物体与物体之间的关系。在建模视觉基元之间关系时，适当考虑语义上的对齐能显著提升网络的表达能力，同时保持简单高效的特点。

本次分享将介绍小组最近一年多在这个方向上的探索，包括可变形网络，物体关系网络，完全可学习的区域特征提取方法等工作，这些工作被证明能广泛地帮助各种视觉识别任务，包括图像分类，物体检测，图像/物体分割等等。

嘉宾介绍

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胡瀚

微软亚洲研究院研究员

本科和博士毕业于清华大学，导师周杰教授，博士论文曾获得中国人工智能学会优秀博士论文奖。2014年博士毕业后于百度研究院工作，曾任OCR组技术leader。2016年12月加入MSRA视觉计算组，主要的研究方向为图像识别。

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-The End-

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