本期为TechBeat人工智能社区第473期线上Talk！

北京时间2月9日(周四)20:00，新加坡科技研究局一级研究科学家——许悦聪的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！他与大家分享的主题是: “基于深度学习的视频数据的无监督域适应”，届时将介绍多模态驱动谈话动作生成领域的进展。

Talk·信息

主题：基于深度学习的视频数据的无监督域适应

嘉宾：新加坡科技研究局一级研究科学家 许悦聪

时间：北京时间 2月9日 (周四) 20:00

地点：TechBeat人工智能社区

http://www.techbeat.net/

完整版怎么看

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Talk·介绍

深度无监督域适应旨在通过降低域分布差异促使在数据集训练的深度模型能被更好的运用在实际生产生活中。相对于静态图像和自然语言，对深度视频无监督域适应任务的研究数量较少。视频蕴含静态、动态及不同模态信息，导致更严重的域分布差异。当前的各种更针对空间信息域分布差异而设计的域适应方案无法被有效的直接应用于深度视频无监督域适应。我们针对深度视频无监督适应提出了全新的方案与全新的数据集，希望能进一步推动该任务的长足发展。

Talk大纲如下：

• 基于视频中时空相关性信息进行域间对齐实现深度视频无监督域适应

• 充分利用视频中的时序信息进行视频局部域适应

• 利用时序信息一致性进行视频无源域适应

Talk·预习资料

• Xu, Y., Cao, H., Chen, Z., Li, X., Xie, L., & Yan, J. (2022). Video Unsupervised Domain Adaptation with Deep Learning: A Comprehensive Survey. arXiv preprint arXiv:2211.10412.

• Xu, Y., Cao, H., Mao, K., Chen, Z., Xie, L., & Yang, J. (2022). Aligning correlation information for domain adaptation in action recognition. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems.

• Xu, Y., Yang, J., Cao, H., Chen, Z., Li, Q., & Mao, K. (2021). Partial video domain adaptation with partial adversarial temporal attentive network. In Proceedings of the IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (pp. 9332-9341).

• Xu, Y., Yang, J., Cao, H., Wu, K., Wu, M., & Chen, Z. (2022, October). Source-free video domain adaptation by learning temporal consistency for action recognition. In Computer Vision–ECCV 2022: 17th European Conference, Tel Aviv, Israel, October 23–27, 2022, Proceedings, Part XXXIV (pp. 147-164). Cham: Springer Nature Switzerland.

• GitHub: https://github.com/xuyu0010/awesome-video-domain-adaptation

Talk·嘉宾介绍

本人本科与博士分别于2017年与2021年毕业于新加坡南洋理工大学。博士期间获南洋理工大学校长奖学金（每年全学院不超过5人）。个人研究方向集中于基于深度学习和迁移学习的视频理解与分析及动作识别，且近几年个人研究更集中于视频域适应。个人在各类刊物/会议发表论文20余篇，其中包括顶刊TNNLS，Pattern Recognition等，以及顶会ICCV，ECCV，ACMMM，并曾在ICCV发表口头报告（Oral）论文。本人也于2021年与2022年连续两年受邀联合承办与CVPR同时举办的UG2+视觉挑战赛暨研讨会，吸引全球超过20个国家与地区的超100支队伍报名参赛。目前，本人是新加坡科技研究局资讯与通讯研究院的一级研究科学家并兼任新加坡南洋理工大学电子与电机学院讲师。

个人主页：https://xuyu0010.github.io

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