本周為TechBeat人工智能社區(qū)第295期線上Talk。

北京時間4月15日(周四)晚8點(diǎn)，中國科學(xué)院自動化研究所在讀博士—張家斌的Talk將準(zhǔn)時在TechBeat人工智能社區(qū)開播！

他與大家分享的主題是: “結(jié)合知識蒸餾和點(diǎn)學(xué)習(xí)的人體姿態(tài)估計網(wǎng)絡(luò)”，屆時將介紹有關(guān)自底向上的人體姿態(tài)估計方法的相關(guān)研究與近期的一些進(jìn)展和思考。

Talk·信息

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主題：結(jié)合知識蒸餾和點(diǎn)學(xué)習(xí)的人體姿態(tài)估計網(wǎng)絡(luò)

嘉賓：中科院自動化研究所在讀博士?張家斌

時間：北京時間?4月15日 (周四) 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

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圖像中人體姿態(tài)估計方法主要分為自上而下和自底向上兩類，前者達(dá)成了最高精度，但分為人體檢測和單人姿態(tài)估計兩個分離的任務(wù)；后者則具有簡潔的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，擁有較快的速度。在兩類不同方法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之間中使用知識蒸餾策略，可以使自底向上的人體姿態(tài)估計網(wǎng)絡(luò)在提高精度的同時保持其速度上的優(yōu)越性。

將人體檢測和人體關(guān)鍵點(diǎn)估計看作統(tǒng)一的點(diǎn)學(xué)習(xí)任務(wù)，同樣可以提高人體姿態(tài)估計的精度。

本次分享的主要內(nèi)容如下：

1. 人體姿態(tài)估計背景介紹

2. 面向人體檢測和人體關(guān)鍵點(diǎn)估計的點(diǎn)學(xué)習(xí)任務(wù)

3. 基于知識蒸餾的自底向上的人體姿態(tài)估計

Talk·參考資料

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這是本次分享中將會提及的資料，建議提前預(yù)習(xí)哦！

[1]?SIMPLE: SIngle-network with Mimicking and Point Learning for Bottom-up Human Pose Estimation?

[2]??HigherHRNet: Scale-aware representation learning for bottom-up human pose estimation CVPR 2020

https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Cheng_HigherHRNet_Scale-Aware_Representation_Learning_for_Bottom-Up_Human_Pose_Estimation_CVPR_2020_paper.pdf

[3] Centernet: Keypoint triplets for object detection ICCV 2019?

https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Duan_CenterNet_Keypoint_Triplets_for_Object_Detection_ICCV_2019_paper.pdf

[4]??Fast human pose estimation CVPR 2019

https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Zhang_Fast_Human_Pose_Estimation_CVPR_2019_paper.pdf

Talk·提問交流

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方式 ①

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方式 ②

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Talk·嘉賓介紹

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張家斌，中國科學(xué)院自動化研究所在讀博士生，本科畢業(yè)于山東大學(xué)控制學(xué)院。研究方向?yàn)橛嬎銠C(jī)視覺，主要研究內(nèi)容包括工業(yè)外觀檢測、人體姿態(tài)估計、弱監(jiān)督學(xué)習(xí)等，在IEEE TRANS SMCA、PR等國際期刊和AAAI等國際會議上發(fā)表多篇學(xué)術(shù)論文。

ICLR系列Talk

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關(guān)于TechBeat人工智能社區(qū)

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