本周为TechBeat人工智能社区第316期线上Talk。

北京时间7月6日(周二)晚8点，清华大学交叉信息研究院助理教授——弋力的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “对比多模态融合”，届时将介绍有关利用对比学习来充分融合多模态数据所面临的挑战与进展。

Talk·信息

主题：对比多模态融合

嘉宾：清华大学交叉信息研究院助理教授 弋力

时间：北京时间 7月6日 (周二) 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·提纲

近年来对比学习在图像、点云等单模态特征学习问题上取得了出色的表现，提供了一种在大型未标记数据集上进行特征预训练的方法，并可以大大提升下游任务表现。然而，如何利用对比学习来充分融合多模态数据（如RGB-D扫描、带字幕的视频等）仍是一个悬而未决的问题。本次报告将会提出新的促进多模态融合的对比学习目标，阐释其促进多模态融合的原理，并在一系列不同的应用场景中展示其效能。

本次分享的主要内容如下：

1. 多模态融合问题概述

2. 服务于RGB-D场景理解的“点像素对”对比学习方案

3. 基于TupleInfoNCE的对比多模态融合

Talk·参考资料

这是本次分享中将会提及的资料，建议提前预习哦！

[1] P4Contrast: Contrastive Learning with Pairs of Point-Pixel Pairs for RGB-D Scene Understanding (on arXiv)

https://arxiv.org/abs/2012.13089

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

弋力博士，现任清华大学交叉信息研究院助理教授。他在斯坦福大学取得博士学位，导师为Leonidas J. Guibas教授，毕业后在谷歌研究院任研究科学家。在此之前，他在清华大学电子工程系取得了学士学位，并曾在USC IRIS计算机视觉实验室，Adobe Research，百度研究院工作。他的研究兴趣涵盖3D感知，计算机图形学和具身人工智能，他的研究目标是使机器人代理具备理解3D世界并与之互动的能力。他在CVPR，ICCV，ECCV，NeurIPS，SIGGRAPH，SIGGRAPH Asia等顶级会议发表二十余篇论文，引用数达6000+，代表作品包括ShapeNet，光谱图CNN，PointNet++等。他将担任CVPR 2022领域主席。

关于TechBeat人工智能社区

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