计算机视觉是当前最热门的AI技术之一,为此,智东西公开课重磅推出「CV研究合辑」。「CV研究合辑」的每一讲将由主讲与答疑两个环节组成,其中,主讲40分钟,采用视频直播形式,答疑20分钟,将在交流群进行。目前第一讲已经上线,更多讲解将陆续推出。

像目标检测和语义分割这样的计算机视觉任务,通常假设训练和测试数据是从一个相同的分布中提取的,然而,这在实践中并不总是成立的。这种分布不匹配常常导致性能显著下降,这也被称为领域适应(Domain Adaptation)问题。

领域适应,是将不同领域(如两个不同的数据集)的数据特征映射到同一个特征空间,利用其它领域数据来增强目标领域训练,即利用信息丰富的源域样本来提升目标域模型的性能。

2月13日晚8点,「CV研究合辑」第一讲开讲,主题为《领域适应在计算机视觉中的研究和应用》,将由电子科技大学教授、博士生导师李文主讲。

李文教授主要研究计算机视觉与机器学习领域,专注于计算机视觉任务中的领域适应、迁移学习、弱监督学习、半监督学习等关键问题的研究。他同时也是迁移学习领域重要研讨会ICCV/ECCV Workshops on TASK-CV的主办者之一,互联网数据学习研讨会CVPR Workshops on WebVision的发起人之一。