第三季6场 AI ML Club 活动纪要

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第三季6场 AMC 沙龙活动纪要

  • 日期:2019年9月15日周日下午3-6点
  • 地点:北邮科研楼821
  • 轮值主席:侯正罡 @ArronHZG
  • 轮值副主席:段嘉铭 @Duan-JM
  • 会员:李卓桓、刘云、贺新、范弘炜、石珅达、张璐
  • 新人:王琳玉

本届沙龙内容(按发言顺序,由主席指定顺序)

沙龙内容

Oral

  • 范弘炜 @hwfan

    度量学习:监督与非监督 监督学习 ArcFace 比 TripletLoss 的优势在于模长的归一化 实验结果表明这样做对精度是有提升的,一个分析是可以避免由于模长过大带来的 target logit 值的不均匀分布,结束了 LFW 比赛 MegaFace 得分很高,也几乎终结了比赛 非监督学习 ECN 现有的数据集在量级上非常 Naïve,因此需要通过相对多的有标记数据辅助少的无标记数据 学习无监督的典型方法类似于聚类 Exemplar Neighbor→聚类 Cam→跨摄像头 际上是两个学习途径同时进行 实验结果达到了无监督 ReID 的 SOTA

    ArcFace: Additive Angular Margin Loss for Deep Face Recognition and Invariance Matters: Exemplar Memory for Domain Adaptive Person Re-identification GitHub insightface GitHub ECN

    范弘炜

  • 侯正罡 @ArronHZG

    语义分割中的 Attention 机制 一作李夏,北大林宙辰组,本科北邮 Attention 机制的分析:实际上是自相关,通过自相关对信息进行加权,关心自相关程度更大的信息。外壳结构类似于 Bottleneck。 参数学习:EM 算法,提取特征的部分已经 pretrained 过,本质上是一个 Post-processing 的过程。 通过实验表明了学习得到的基向量具有代表性,数量少,且互不相似,对语义分割的去噪有明显的帮助。 传统方法与 DL 结合的一个案例。

    Expectation Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation Github

    侯正罡

Poster

授蛋仪式

CV 授蛋仪式 授蛋

NLP 授蛋仪式 授蛋

集体合照

合照

AMC专门定制了限量粉色版本的 AMC 套头衫, 专门作为礼物送给了宋老师作为教师节礼物, 期待以后宋老师穿着AMC套头衫来 AMC 给大家指导.

合照

俱乐部讨论内容

  1. 惯性的时间控制需要每一届主席持续把控
  2. 如果预期讨论过多的poster可以当成oral申报,poster主要还是集中在论文的某一个点讲清楚。
  3. Zoom链接和视频录制正式上线,入口地址:https://ai-ml.club/zoom/
  4. AMC(CV) Chairs:Chair: 段嘉铭 Vice-chair: 刘云
  5. AMC(NLP) Chairs:Chair: 李卓桓 Vice-chair: 张璐

After Party

AfterParty

AfterParty

Notice

根据AI-ML Club S3E6讨论的决定,从S3E7开始将实行CV/NLP分会计划,即隔周举办CV和NLP的分会议。具体实施是逢单周(本周即单周)进行CV会议,逢双周(下周即双周)进行NLP会议,因此下周的S3E7举行的将是NLP分会议,而下下周的S3E8举行的将是CV分会议。目前已完成主席选举,对相关领域感兴趣的会员和新人可以按时参加。

特此通知

RSVP

注:“回复”操作,指的是回复本ISSUE留言

  1. 如果对活动纪要有修订意见,请回复对本次沙龙纪补充
  2. 如果参加下次沙龙活动,请回复下次自己的分享是 Oral(30分钟)还是Poster(5分钟)
  3. 如果计划邀请新朋友参加下次沙龙活动,请让新朋友回复一句话的自我介绍

特别鸣谢CAD中心提供活动场地,以及宋美娜老师和实验室全体人员对本沙龙的支持与帮助~

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