实录分享 | 计算未来轻沙龙：计算机视觉与图形学（PPT下载）
11 月 25 日（周日）下午，PaperWeekly 攜手清華大學計算機系推出了計算未來輕沙龍第四期線下活動——計算機視覺與圖形學前沿研討會。來自 Hulu、Face++ 以及清華大學計算機系的幾位嘉賓，系統而深入地分享了他們各自的最新研究進展。
本文將獨家分享本期活動的嘉賓課件下載。
?謝曉輝 / Hulu首席科學家?
謝曉輝，16 年加入 Hulu 并負責 AI 及創新研究工作。曾先后就職于松下電器研究中心、諾基亞研究院、聯想核心技術實驗室。05 年于北京郵電大學獲得模式識別專業的博士學位。擁有 30+ 美歐專利及其它 70+ 專利申請。
?視頻內容理解在Hulu的應用?
視頻內容理解是極具挑戰性的研究方向，伴隨著深度學習技術的快速發展，該領域也受到了越來越多高校、研究機構和公司的關注。作為一家在線視頻服務公司，Hulu 較早地啟動了該領域的研究工作，在本次報告中，我們將介紹 Hulu 在該領域的相關研發工作，并分享 Hulu 取得的一些階段性成果。
?張祥雨 / Face++研究院基礎模型組負責人?
張祥雨，2017 年博士畢業于西安交通大學。期間參加微軟亞洲研究院聯合培養博士生項目，師從孫劍博士和何愷明博士，研究方向包括深度卷積網絡設計，深度模型的裁剪與加速等。曾在 CVPR/ICCV/ECCV/NIPS/TPAMI 等頂級會議/期刊上發表論文十余篇，獲 CVPR 2016 最佳論文獎，并多次獲得頂級視覺競賽 ImageNet/COCO 冠軍。代表作包括 ResNet/ShuffleNet v1/v2 等，Google Scholar 引用數 20000+。現任曠視 Face++ 研究院基礎模型組負責人。
?高效輕量級深度模型的研究與實踐?
本次講座主要圍繞實用模型設計的兩個常用技術：輕量級模型設計和模型裁剪，重點介紹本團隊在高效深度模型領域的科研成果和實踐經驗。分享內容包括 ShuffleNet v1/v2 系列，以及 Channel Pruning 等研究成果。最后，還將簡單介紹模型設計的一些實用案例。
?楊晟?/ 清華大學計算機系博士生?
楊晟，清華大學計算機系五年級在讀博士生，主要研究方向為計算機圖形學和視覺計算。
?基于顯著性檢測的三維模型重建?
在這個 talk 中，我會展示如何利用顯著性檢測的方法，降低三維重建過程中背景物體對算法的干擾，并提升關鍵性物體的重建質量。該研究成果已發表于 Pacific Graphics 2017。
?段續光?/ 清華大學計算機系博士生?
段續光，清華大學計算機系博士生在讀。研究方向為跨媒體智能分析，主要針對視頻和文本進行交叉理解和分析，在國際會議 NIPS 上發表一作論文。
?密集視頻描述生成 Dense Video Captioning?
在跨媒體智能方向，視頻-文本方向是一個非常重要的領域，其中視頻描述生成通過將視頻轉換成描述視頻內容的文本進行二者的交叉理解。本次報告中，我們將簡要介紹視頻描述生成的基本方法，并給出我們針對密集視頻描述生成給出的解決方案。
?1 / 掃碼關注?
長按識別二維碼，關注PaperWeekly
?2 / 回復暗號?
在PaperWeekly微信公眾號后臺
?回復暗號181125?
即可獲取嘉賓課件下載鏈接
#投 稿 通 道#
?讓你的論文被更多人看到?
如何才能讓更多的優質內容以更短路徑到達讀者群體，縮短讀者尋找優質內容的成本呢？?答案就是：你不認識的人。
總有一些你不認識的人，知道你想知道的東西。PaperWeekly 或許可以成為一座橋梁，促使不同背景、不同方向的學者和學術靈感相互碰撞，迸發出更多的可能性。?
PaperWeekly 鼓勵高校實驗室或個人，在我們的平臺上分享各類優質內容，可以是最新論文解讀，也可以是學習心得或技術干貨。我們的目的只有一個，讓知識真正流動起來。
??來稿標準：
? 稿件確系個人原創作品，來稿需注明作者個人信息（姓名+學校/工作單位+學歷/職位+研究方向）?
? 如果文章并非首發，請在投稿時提醒并附上所有已發布鏈接?
? PaperWeekly 默認每篇文章都是首發，均會添加“原創”標志
? 投稿郵箱：
? 投稿郵箱：hr@paperweekly.site?
? 所有文章配圖，請單獨在附件中發送?
? 請留下即時聯系方式（微信或手機），以便我們在編輯發布時和作者溝通
?
現在，在「知乎」也能找到我們了
進入知乎首頁搜索「PaperWeekly」
點擊「關注」訂閱我們的專欄吧
關于PaperWeekly
PaperWeekly 是一個推薦、解讀、討論、報道人工智能前沿論文成果的學術平臺。如果你研究或從事 AI 領域，歡迎在公眾號后臺點擊「交流群」，小助手將把你帶入 PaperWeekly 的交流群里。
▽ 點擊 |?閱讀原文?| 獲取最新論文推薦
總結
以上是生活随笔為你收集整理的实录分享 | 计算未来轻沙龙：计算机视觉与图形学（PPT下载）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇： 线下活动 × 深圳 | 大咖云集！第11
- 下一篇： ACL 2018 论文解读 | 基于深度