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“ 《SFFAI 69期-图像分类专题》来自中科院计算所硕士研究生杨传广同学推荐的文章主要关注于图像分类领域,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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3篇领域经典

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推荐理由:ILSVRC-2015 ImageNet数据集上的冠军分类模型,ResNet核心结构是残差连接用于特征重用和防止梯度消失。该模型目前也被广泛作为其他的任务的backbone模型。

—— 杨传广

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推荐理由:改进了ResNet的特征连通性模式,将特征结合由相加变为通道级别的相连,提高了特征重用能力,以显著更低的复杂度获得了更好的性能。

—— 杨传广

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推荐理由:ILSVRC-2017 ImageNet数据集上的冠军分类模型,提出了轻量级的通道注意力机制,可以在复杂度几乎不提升的情况下有效提升分类性能。

—— 杨传广

3篇领域前沿

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推荐理由:提出了一个新的网络设计范例,从设计网络空间并参数化网络整体的角度出发,结合手工设计和自动搜索得到最终的RegNet结构,超过了先前的SOTA EfficientNet。

—— 杨传广

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推荐理由:提出了一个Ghost模块,在模块内部使用廉价的操作从原始的特征图中生成所需信息的“幻影”特征图。根据Ghost模块搭建的GhostNet的性能超过了MobileNet-V3。

—— 杨传广

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推荐理由:提出一种将特征图分组,并在组内部使用注意力机制将特征图加权聚合来抓住跨通道的关系的模块。将该模块用于ResNet中对分类,检测和分割任务上都有显著提升。

—— 杨传广

参会须知

会议主题

图像分类专题

会议简介

图像分类(Image Classification)是使用计算机视觉和机器学习算法从图像中抽取意义的任务。这个操作可以为一张图像分配一个标签,或者也可以解释图像的内容并且返回一个人类可读的句子。图像分类是一个非常大的研究领域,随着深度学习的普及,它还在继续发展。目前此任务较为基础的模型主要为ResNet和DenseNet,而本期讲者杨传广设计了一个全新的图像分类模型,解决了两者的缺陷并结合了两者的优势,十分具有启发性。

会议时间

2020年6月21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68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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