本期为TechBeat人工智能社区第508期线上Talk！北京时间6月28日(周三)20:00，加州大学伯克利分校博士生—史百丰的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！他与大家分享的主题是: “自底向上和自顶向下的视觉注意力：原理与应用”，届时将介绍有关两种注意力机制背后的原理以及一些应用场景。

Talk·信息
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主题：自底向上和自顶向下的视觉注意力：原理与应用

嘉宾：加州大学伯克利分校博士生—史百丰

时间：北京时间 6月28日(周三)20:0

地点：TechBeat人工智能社区
http://www.techbeat.net/

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Talk·介绍

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目前注意力机制在计算机视觉中应用十分广泛，然而大家可能并不太了解视觉注意力其实有两种：自底向上（bottom-up）和自顶向下（top-down）注意力。自底向上的注意力是指注意力仅由输入的图片决定，并且往往会注意到图片中所有的显著物体；自顶向下的注意力指注意力由当前的任务指引，并且只会关注到和当前任务相关的物体。在本次分享中，我会介绍有关两种注意力机制背后的原理以及一些应用场景。

Talk大纲

1、对自底向上注意力机制的介绍

    a.自底向上注意力与稀疏重建的等价性    b.利用稀疏重建得到的自底向上注意力对模型鲁棒性和可解释性的提升2、对自顶向下注意力机制的介绍    a.由Analysis by Synthesis原理得到的自顶向下注意力    b.自顶向下注意力对视觉-语言任务（如视觉问题回答）以及纯视觉任务（如图片分类，语义分割）的效果提升3、自顶向下注意力在微调大模型中的应用

Talk·预习资料

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论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2204.10962.pdf

论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2303.13043.pdf

论文链接：

https://arxiv.org/pdf/2305.15542.pdf

Talk·提问交流
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Talk·嘉宾介绍

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史百丰

加州大学伯克利分校博士生

史百丰是加州大学伯克利分校（UC Berkeley）计算机科学专业的在读博士生，师从Trevor Darrell教授。他本科毕业于北京大学图灵班，并曾在微软亚洲研究院实习。他的研究方向为计算机视觉，目前主要关注视觉注意力机制的原理与应用，曾在计算机视觉与机器学习顶级会议（CVPR，ECCV，ICCV，ICML，NeurIPS等）发表过多篇文章。

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-The End-

关于TechBeat人工智能社区

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