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    一種基于可見區域分割和形狀先驗的無模態分割模型 | AAAI 2021線上分享

    本文作者: AI研習社 2021-01-22 18:35
    導語:1月26日(周二)20:00-21:00,來直播間預約聽課和提問。

    一種基于可見區域分割和形狀先驗的無模態分割模型 | AAAI 2021線上分享

    AAAI 的英文全稱是 Association for the Advance of Artificial Intelligence——美國人工智能協會。該協會是人工智能領域的主要學術組織之一,其主辦的年會也是人工智能領域的國際頂級會議。在中國計算機學會的國際學術會議排名以及清華大學新發布的計算機科學推薦學術會議和期刊列表中,AAAI 均被列為人工智能領域的 A 類頂級會議。

    AAAI 2021一共收到9034篇論文提交,其中有效審稿有7911篇,最終錄取的數量為1692篇,接收率為21.4%。本屆會議將于2月2日-2月9日全程線上舉辦。

    AI 科技評論現特別策劃了AAAI 2021系列論文分享課程,1 月 26 日(周二)20:00-21:00 ,AI 科技評論特別邀請到了上??萍即髮W研究生肖宇廷,作客 AI研習社 AAAI 2021論文解讀直播間,為大家詳細介紹他被收錄的論文工作情況。嘉賓分享完還有問答環節,歡迎大家積極參與討論,一起探討相關學術問題。

    分享主題

    一種基于可見區域分割和形狀先驗的無模態分割模型

    分享時間

    2021年1月26日(周二)20:00-21:00

    分享嘉賓

    一種基于可見區域分割和形狀先驗的無模態分割模型 | AAAI 2021線上分享

    ▲肖宇廷
    肖宇廷,上??萍即髮W三年級碩士生,師從高盛華教授,研究方向包括異常檢測,圖像分割等。

    分享背景

    深度神經網絡在物體分割上有著廣泛的應用,在物體分割中,物體被遮擋是不可避免的,然而在部分現實世界場景,例如自動駕駛等應用中,僅僅預測物體可見區域是不夠的。因此需要進行無模態分割來預測完整的物體區域。本次分享主要介紹一種基于可見區域分割和形狀先驗的無模態分割方法。

    方法概述圖:

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    分享提綱

    1. 無模態分割的背景和現狀
    2. 基于可見區域分割和形狀先驗的無模態分割

    論文地址

    https://arxiv.org/pdf/2012.05598.pdf

    代碼地址

    https://github.com/YutingXiao/Amodal-Segmentation-Based-on-Visible-Region-Segmentation-and-Shape-Prior


    直播間觀看地
    AI研習社直播間:https://live.yanxishe.com/room/89

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    Bilibili直播間:http://live.bilibili.com/5612206

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