BMVC 2020 Keynote 消除数据集偏见

本文向大家推荐BMVC 2020 的keynote: Mitigating Dataset Bias （消除数据集偏见）。

讲者：Prof. Kate Saenko （来自波士顿大学、MIT-IBM 沃森AI实验室）

主要内容：

此处所指的数据偏见，为训练数据集不能反应现实应用的数据分布，导致训练的模型不具有推广性，这在计算机视觉问题中广泛存在，一个典型的例子是训练好的手写体字符识别无法识别印刷体字符。

有没有办法解决这个问题呢？业界近来出现了一些域适应方法，仅需要少量标注数据就可以帮助我们提高模型泛化性，这已经成为各大CV顶会的热门内容之一。

该Keynote对此问题进行了梳理，并介绍了最新的方法，以及能够消除数据集偏见的一些假设和暂时还不能处理的情况，相信会对你有所启发。

另外，该keynote还特别介绍了通过未标注的数据来学习更好的特征，这类自监督学习方法正越来越受到关注。

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