雷鋒網(wǎng)AI研習社按：本周五（10月25日）晚8:00點，「大講堂」第128講邀請到了北京大學計算機應用技術碩士李夏來分享，本場主題為「語義分割中的自注意力機制和低秩重建」

上一期我們主要聚焦通用醫(yī)學影像三維預訓練模型“Models Genesis”，這次我們來講講語義分割，本次分享依舊對AI研習社成員免費開放。

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分享主題

語義分割中的自注意力機制和低秩重建

分享嘉賓

李夏，北京大學計算機應用技術碩士在讀，指導老師為林宙辰和劉宏。研究方向為計算機視覺，包括語義分割、全景分割和低層級視覺等。更多信息見個人主頁：https://xialipku.github.io/

分享背景

語義分割是計算機視覺幾大主任務之一，被廣泛應用到自動駕駛、遙感監(jiān)測等領域中。語義分割研究中的若干成果，也被諸多相關領域沿用。自注意力機制繼在 NLP 領域取得主導地位之后，近兩年在計算機視覺領域也開始獨領風騷。本次分享中，講介紹自注意力機制在語義分割網(wǎng)絡中的應用，并介紹由之衍生出的一系列低秩重建相關的方法。最后會引出分享者最近被 ICCV 錄取為 Oral 的工作 Expectation Maximization Attention Networks for Semantic Segmentation。

論文鏈接：https://arxiv.org/abs/1907.13426

代碼鏈接：https://github.com/XiaLiPKU/EMANet

論文解讀文字版：

https://mp.weixin.qq.com/s/Gg2dR_c285BTW1JkWqr4JA

分享提綱

• 語義分割任務介紹

• Non-local Nets 及相關工作

• A^2-Net 及相關工作

• EM Attention Nets

• 語義分割 

分享時間

2019 年 10 月 25 日 （周五）晚上 20：00（北京時間）

直播鏈接

http://www.mooc.ai/open/course/693

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