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“ 《SFFAI 72期-行为理解专题》来自上海交通大学的李永露同学推荐的文章主要关注于行为理解领域，你可以认真阅读讲者推荐的论文，来与讲者及同行线上交流哦。”

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推荐理由：首次提出了基于视觉的物体关系理解任务，为更深层次的图像理解提供了重要的研究方向。

—— 李永露

推荐理由：提出了human-object interaction检测领域重要的大型数据集HICO-DET，目前已成为HOI检测领域的重要基准。

—— 李永露

推荐理由：提出了视频行为理解和人体-物体交互检测上的首个大型实例级别数据集，目前已成为视频行为检测中的重要基准。

—— 李永露

推荐理由：提出了细粒度的物体局部状态概念，为图像中的实体理解和物体关系检测提供了更细粒度的离散状态语义描述。

—— 李永露

推荐理由：针对HOI检测任务提出了一个完整的检测框架，并研究了基于人体信息搜索交互物体空间位置分布的拟合算法。

—— 李永露

推荐理由：针对HOI检测中复杂度较高的人体-物体穷举匹配，提出了交互性检测算法，并利用交互性分类结果对匹配图进行剪枝，可有效减少无交互配对并提高检测性能。

—— 李永露

参会须知

会议主题

行为理解专题

会议简介

在“以人为中心的计算”中，根据传感器数据来识别和理解人的动作是关键的一环，而基于视觉的行为识别更是人机交互与感知中的关键。已有行为识别的方法大多基于实例级别的特征或知识进行学习，但对于人与物体交互这种复杂的行为，仅靠这种粗粒度的知识是不够的。本期我们邀请到了李永露同学，分享他在CVPR2020发表的一篇文章，用更细粒度的数据集和两阶段推理方法，对上述问题给出了较好的解决方案。

会议时间

2020年7月12日（周日）

20:00 -- 21:00

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SFFAI的介绍

现代科学技术高度社会化，在科学理论与技术方法上更加趋向综合与统一，为了满足人工智能不同领域研究者相互交流、彼此启发的需求，我们发起了人工智能前沿学生论坛SFFAI，邀请一线科研人员分享、讨论人工智能各个领域的前沿思想和最新成果，使专注于各个细分领域的研究者开拓视野、触类旁通。SFFAI目前主要关注机器学习、计算机视觉、自然语言处理等各个人工智能垂直领域及交叉领域的前沿进展，进行学术传播，同时为讲者塑造个人影响力。

SFFAI还在构建人工智能领域的知识森林—AI Knowledge Forest。通过汇总各位参与者贡献的领域知识，沉淀人工智能前沿精华，使AI Knowledge Tree枝繁叶茂，为人工智能社区做出贡献。SFFAI自2018年9月16日举办第一期，每周一期学术分享交流，截止目前已举办71期学术交流活动，共有100+位讲者分享了他们的真知灼见，来自100多家单位的同学参与了现场交流，通过线上推文、网络直播等形式，50000+人次参与了人工智能前沿学生论坛。SFFAI自发起以来，迅速成长壮大，已经成为人工智能学生交流的第一品牌，有志同道合的论坛核心志愿者团队、乐于学术分享的讲者伙伴，还有许多认可活动价值、多次报名参加现场交流的观众，大家通过参与人工智能前沿学生论坛，收获了宝贵的知识和友谊，SFFAI致力于帮助大家解决在学术中遇到的相关问题，拓展学术人脉，为大家营造专业、开放的学术交流环境！

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