本周为将门-TechBeat技术社区第233期线上Talk！也是字节跳动AI Lab系列Talk的第①弹！

北京时间8月12日(周三)晚8点，字节跳动AI Lab研究员—孔涛博士的talk将准时在将门TechBeat技术社区上线！

他与大家分享的主题是: “物体实例分割的新进展SOLO：按位置分割物体”。届时将分享近期他在ECCV 2020的系列工作：SOLO物体实例分割。这也是ECCV系列Talk第一期。想了解更多相关内容？前往将门创投微信公众号（thejiangmen）后台回复“ECCV”即可~

Talk·信息

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主题：物体实例分割的新进展SOLO

——按位置分割物体

嘉宾：字节跳动AI Lab研究员 孔涛

时间：北京时间 8月12日 (周三) 20:00

地点：将门TechBeat技术社区

http://www.techbeat.net/

Talk·提纲

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物体实例分割技术在计算机视觉中是基础而又具有挑战性的。由于其广泛的应用场景和研究价值，该技术在学术界和工业界均引起了越来越多的关注。目前主流的物体实例分割方法可以分成两大类别：基于ROI的自上而下的方法（如Mask R-CNN）和基于逐像素聚类、自下而上的方法，这些方法虽然成功但面临着多阶段、多超参数、分割结果不够精细等问题。

本次Talk孔涛博士将分享近期字节跳动AI Lab在SOLO物体实例分割的系列工作，该工作从设计一个单阶段、高精度、高效率的物体分割器出发，重新思考了物体实例分割的本质问题，提出了按位置分割的实例分割新范式。进一步他们进行了方法改进和拓展SOLOv2，在物体检测、物体分割、全景分割等任务中证明了这种范式的普适性和有效性。 

本次分享的主要内容如下：

1. 物体实例分割的问题定义、应用和挑战性问题

2. 在SOLO出现之前，一些主流的解决方案

3. SOLO系列工作，包括SOLOv1和SOLOv2

4. 方法总结，一些开源信息 

Talk·参考资料

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本次分享中将会提及的paper list如下，建议提前预习哦：

• SOLO: Segmenting objects by locations

  https://arxiv.org/abs/1912.04488

• SOLOv2: Dynamic, Faster and Stronger

  https://arxiv.org/abs/2003.10152

• https://github.com/WXinlong/SOLO

Talk·提问交流

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方式 ①

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Talk·观看方式

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嘉宾介绍

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孔涛目前为字节跳动AI Lab研究员，主要研究兴趣为计算机视觉及其在机器人环境中的应用。他于2019年7月博士毕业于清华大学计算机系，导师孙富春教授，以第一/主要作者在CVPR、ECCV、AAAI、TIP等期刊会议发表论文十余篇，拥有2项国际发明专利，谷歌学术引用1300余次，曾获得过2016年国际机器人抓取操作竞赛冠军。

更多信息见个人主页：http://www.taokong.org

最后，别忘了
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关于TechBeat社区

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