本周为TechBeat人工智能社区第308期线上Talk。

北京时间5月26日(周三)晚8点，上海交通大学副教授——牛力的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “从迁移学习到图像合成”，届时将介绍有关计算机视觉、迁移学习、图像合成的相关研究与近期的一些进展和思考。

Talk·信息

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主题：从迁移学习到图像合成

嘉宾：上海交通大学副教授 牛力

时间：北京时间 5月26日 (周三) 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

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迁移学习在各种计算机视觉任务中被广泛使用，致力于解决不同域、不同种类、不同模型、不同模态、不同任务之间的不一致性。嘉宾的研究领域从迁移学习过渡到图像合成，并且将图像合成纳入到迁移学习的框架下，解决合成图中前景和背景在颜色光照几何等方面的不一致性，提升合成图的质量。

本次分享的主要内容如下：

1. 迁移学习

跨域迁移

跨种类迁移

2. 图像合成

图像和谐化

前景物体阴影生成

前景物体位置摆放和几何形变

美学评估

Talk·参考资料

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这是本次分享中将会提及的资料，建议提前预习哦！

[1]. Awesome Image Harmonization

https://github.com/bcmi/Awesome-Image-Harmonization

[2]. Image-Harmonization-Dataset-iHarmony4

https://github.com/bcmi/Image-Harmonization-Dataset-iHarmony4

[3]. 图像和谐化数据集iHarmony4和基于域验证的方法DoveNet (CVPR 2020)

https://zhuanlan.zhihu.com/p/143907439

[4]. 图像和谐化任务：背景引导的域迁移

https://zhuanlan.zhihu.com/p/358619573

Talk·提问交流

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通过以下两种方式提问都将获得微信现金红包奖励哦！

方式 ①

在Talk界面下的【交流区】参与互动！留下你的打call🤟和问题🙋，和更多小伙伴们共同讨论，被讲者直接翻牌解答！

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方式 ②

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Talk·嘉宾介绍

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牛力，现为上海交通大学电子信息与电气工程学院计算机科学与工程系长聘教轨副教授，主要研究领域是机器学习和计算机视觉，侧重于弱监督学习和迁移学习。近五年内在机器学习和计算机视觉领域以第一作者或通讯作者身份在计算机视觉和人工智能顶级国际会议（CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、ACMMM等）和知名期刊（IJCV、TIP、TNNLS等）上发表论文二十余篇。

工作主要集中于弱监督学习（从带标签噪音或者粗粒度标注的数据学习）和迁移学习（包括域迁移、域泛化、零示例学习、少样本学习、自监督学习）的基本理论模型、算法和在多种计算视觉任务（例如图像识别、跨模态检索、语义分割、图像生成、图像和谐化）上的应用。

关于TechBeat人工智能社区

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