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8月4日 19:30~21:00

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★ 嘉宾介绍 ★

谢楚琳：

伊利诺伊大学厄巴纳香槟分校计算机系一年级博士生，本科毕业于浙江大学，目前以第一作者在 ICML、CVPR、ICLR 等会议上发表论文，曾在阿里、微软亚洲研究院和字节跳动等公司实习。

个人主页：https://alphapav.github.io/

报告题目：

Style-based Point Generator with Adversarial Rendering for Point Cloud Completion

内容简介：

在本文中，我们提出了一种基于样式和对抗性可微分渲染的点云生成器（SpareNet）用于点云补全。首先，我们提出了基于通道注意力的EdgeConv，以充分利用点云特征的局部结构和全局形状。其次，我们观察到基于折叠（Folding）的点云生成方法中拼接（concatenation）的操作限制了其生成复杂且真实形状的潜力。受到StyleGAN的启发，我们将形状特征视为样式码，在折叠过程中用其调节归一化层，这大大增强了生成器的表达能力。第三，我们意识到现有的点云监督，例如倒角距离（Chamfer Distance ）或推土机距离（Earth Mover's Distance），不能如实地反映重建点云的视觉质量。为了解决这个问题，我们使用可微分渲染器将补全的点云投影到深度图，并应用对抗性训练来倡导不同视角下的视觉真实性。ShapeNet和KITTI上的大量实验证明了我们方法的有效性，该方法实现了最先进的量化性能，同时提供了卓越的视觉质量。

徐英豪：

香港中文大学信息工程系多媒体实验室(MMLab)二年级博士生。2019年毕业于浙江大学, 本科期间曾在UCSD和微软亚洲研究院视觉计算组进行科研实习。其研究兴趣包括视频理解、生成模型以及视觉感知的结构化表征。

个人主页：https://justimyhxu.github.io/。

报告题目：

Learning Deep Representations by Unifying Discriminative and Generative Models

内容简介：

生成对抗网络(GANs)通过学习数据的底层分布来加强图像合成的质量。然而，从图像生成任务中学习到的特征如何适用于其他视觉任务仍鲜有探索。在这项工作中，我们证明了合成图像任务可以带来层次化的视觉特征，并且这些特征可以很广泛的迁移到其他视觉任务上。具体地说，我们将预先训练的StyleGAN生成器作为一个学习的损失函数，并利用它的分层表示来训练一个层次编码器。我们把编码器产生的视觉特征称为生成层次特征(GH-Feat)。GH-Feat 具有很强的可移植性，我们在很多生成任务和识别任务上都对其性质进行了探索。大量的定性和定量实验结果证明了GH-Feat的良好性能。除了从预训练的生成器里面学习到层级性的特征之外，我们还探究了如何利用更强的识别任务来提高生成器的生成能力，通过这两个不同的角度来进一步统一识别模型和生成模型的特征表达。

李铎：

香港科技大学计算机系二年级研究生，本科毕业于清华大学自动化系，曾于 ICCV、CVPR、ECCV 等国际计算机视觉顶会上发表论文 10 篇，还曾在英特尔、英伟达、商汤和字节跳动等公司实习。他还荣获了 2020 年度 CCF-CV 学术新锐奖。

报告题目：

Involution: Inverting the Inherence of Convolution for Visual Recognition

内容简介：

我们重新思考了卷积核在空间和通道维度的固有特性，即空间不变性和通道特异性。通过反转以上的两个设计准则，我们提出了一种新颖的神经网络算子 Involution。另外，我们将最近应用广泛的自注意力操作作为一种复杂的特例归入了 Involution 的范畴。我们提出的 involution 算子可以替代普通卷积来搭建新一代的视觉神经网络，在不同的视觉任务中支持多种深度学习模型，包括 ImageNet 图像分类、COCO 目标检测和实例分割以及 Cityscapes 语义分割。一系列实验结果表明，基于 involution 的深度神经网络相较于卷积神经网络模型，在上述任务中显著减少计算代价的同时能够提高识别性能。

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