VALSE 视觉资源汇总（视频+PPT+文章解读，持续更新）

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VALSE（Vision and Learning Seminar, VALSE）发起于2011年，是国内计算机视觉、图像处理、模式识别与机器学习等研究领域的青年学者、学生的一个高水平的学术交流舞台。同时，VALSE连续举办了七届会议，最近的由大连理工大学承办，极市也作为赞助商支持了VALSE 2018。 VALSE同时提供了非常多高质量免费的共享资源，为了方便大家收集，极市整理并汇总了VALSE大会的ppt及海报，valse每周线上分享视频及ppt， valse 大会上精彩的文章解读等，欢迎收藏，也欢迎大家补充~（若链接失效，可联系小助手微信（Extreme-Vision）获取资源）

文章系列

传统的手工设计的面部特征，易受到光照变化等影响，面临真实场景中鲁棒性不足等问题，而近年来深度学习技术的出现，为表情识别带来了斐然的进展。今天，来自北京邮电大学的邓伟洪教授，将为大家介绍如何利用深度学习，来让机器“观色”。

在从视觉到语言这一问题上，机器只能达到人类三四岁小朋友的水平，其间还有很大的差距需要我们科研人员来填补。今天，来自澳大利亚阿德莱德大学的沈春华教授，将为大家介绍，从视觉到语言，如何利用深度学习来填补机器与人之间的落差。

对机器而言，深度学习构建了语言与视觉之间的联系，也让机器在吟诗作画方面取得了超过普通人的成绩。来自京东AI平台与研究部的张炜博士，将为大家介绍，从语言到视觉，机器能为人类做些什么。

来自中科院信息工程研究所的刘偲副研究员，将从生成对抗网络（GAN）讲起，讲述如何通过对场景内物体及物体之间关系的梳理，让机器“析毫剖厘”，以实现对场景的理解以及对图像的编辑。

人的视觉任务，本质上是人脑对外界视觉信号作出反应的过程，那么，研究人脑的工作机理，是否能够为计算机视觉提供一些启发呢？基于此，学术界开展了脑启发视觉计算领域的研究。今天，来自中科院自动化所的张兆翔研究员，将带着大家回顾，脑启发视觉计算在2017年的关键进展。

深度神经网络，作为目前人工智能的基石之一，其复杂性及可移植性将直接影响人工智能在生活中的应用。今天，来自中国科学院自动化研究所的程健研究员，将向大家介绍过去一年中，深度神经网络加速和压缩方面所取得的进展。

如果我们的特征提取过程能够做到对整个视觉输入的“提纲挈领”，将有助于计算机视觉在生活中的真实落地。今天，来自厦门大学的纪荣嵘教授，将从视觉信息的紧凑性、深度网络的紧凑性、以及检测算法的紧凑性三方面，来介绍如何实现紧致化的视觉大数据分析系统。

视频+PPT资源系列

2018

VALSE大会现场PPT(更新中）

链接：https://pan.baidu.com/s/12lZ-vMA_AvJ1HKljpfBI1g 密码：5jei

VALSE大会现场poster

链接：https://pan.baidu.com/s/16LhW5Hl0qIIDmQ0a4qcx4g 密码：fxe5

VALSE线上视频+PPT(更新中）

链接：https://pan.baidu.com/s/1rpGJOgS2nnlR-Sb4bXFymQ 密码：55m8

2017

VALSE大会现场录像+PPT(更新中）

链接：https://pan.baidu.com/s/1_-DnQm7AaoAyg_6ZdCpcdw 密码：55i8

VALSE线上视频+PPT

链接：https://pan.baidu.com/s/1wfk2t3OGSASh4Ef5096zMA 密码：z1kk

2016

VALSE线上视频

链接：https://pan.baidu.com/s/1WuJjaE5_5oVYL6c2oiMCkA 密码：0rt8

资源收集来源：

1.http://valser.org/

2.“深度学习大讲堂”（id:deeplearningclass）

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