8月2日预告 | ICCV 2023预讲会

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议程介绍

8月2日 10:30-11:30  14:30-17:10

10:30-10:50

国珺峰

强化学习的后门检测

10:50--11:10

宋子扬

ActFormer: 从单人到多人，迈向更通用的3D人体动作生成

11:10-11:30

葛云皓

CLR: Channel-wise Lightweight Reprogramming for Continual Learning

14:30-14:50

鞠璇

基于Diffusion的可控图像生成

14:50-15:10

张耕维

通过慢学习和分类器对齐在预训练模型上进行持续学习

15:10-15:30

周子淇

面向预训练模型的对抗样本

15:30-15:50

戚耀磊

动态蛇形卷积用于管状结构分析

15:50-16:10

马文轩

借助大型语言模型知识的数据高效学习方法

16:10-16:30

朱凯捷

通过鲁棒关键微调提升对抗训练模型的泛化性

16:30-16:50

徐清瑶

双管齐下，多人动作预测中的双流Transformer模型

16:50-17:10

黎昆昌

高效视频基础模型预训练

嘉宾介绍

国珺峰

德克萨斯大学达拉斯分校计算机科学博士生, 从事可信人工智能， 包括人工智能安全以及隐私保护

宋子扬

香港理工大学计算机系博士生，研究方向为无监督的三维场景理解

葛云皓

南加州大学博士生，研究方向为Computer Vision, Lifelong Learning, Generative models

鞠璇

香港中文大学计算机专业博士生，研究方向为图像生成、人体姿态识别 

张耕维

悉尼科技大学在读博士生，研究方向为持续学习

周子淇

华中科技大学计算机专业博士生，研究方向为对抗机器学习，预训练模型安全，在ICCV， ACM MM上发表多篇论文

戚耀磊

东南大学计算机专业博士生。研究兴趣包括图像处理、医学图像分析等，在IEEE transactions on Image Processing，ICCV上发表多篇论文

马文轩

北京理工大学在读硕士生，师从李爽副教授。研究方向为迁移学习，在ICCV，ACM MM， TKDE上发表多篇论文

朱凯捷

中科院自动化所硕士二年级，研究方向为深度学习模型评测，包括其鲁棒性、可靠性等

徐清瑶

上海交通大学在读博士生。研究方向为3D人体动作预测及生成

黎昆昌

中国科学院大学在读博士生，研究方向为视频理解与多模态学习，在TPAMI/ICCV/ECCV/ICLR等发表多篇论文

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