【活动通知】SFFAI99×CRIPAC 数据扩增专题

SFFAI 合作机构 CRIPAC 简介

智能感知与计算研究中心（www.cripac.ia.ac.cn）为中科院自动化研究所独立建制的科研部门，致力于研究泛在智能感知理论与技术以及与之相伴的海量感知数据的智能分析与处理。瞄准国际学科前沿，面向国家公共安全、智能产业发展等重大战略需求，着眼于基础理论创新与关键技术突破以及系统解决方案的研制，努力打造成为国际一流的研究中心，是集人才培养、技术创新、产业孵化为一体的创新平台。中心目前主要在多模态智能计算、生物识别与安全、生物启发的智能计算、智能感知基础理论四个方面展开科学研究。

会议内容

会议简介

在计算机视觉任务中，数据扩增是一种基于较少数据、产生大量训练样本，进而提升模型性能的有效方法。传统数据扩增方法主要借助于图像域的翻转、平移、旋转等简单变换。而本期讲者王语霖提出了一种隐式语义数据扩增算法，对样本进行更为「高级」的、「语义」层面的变换，例如改变物体的背景、颜色、视角等。

讲者介绍

王语霖，清华大学自动化系2019级直博生。导师为吴澄院士和黄高助理教授。此前于北京航空航天大学自动化学院获工学学士学位。研究兴趣为深度学习模型的高效训练和推理方法。在T-PAMI、NeurIPS、ICLR等国际一流期刊、会议上以第一作者发表学术论文。

会议题目

图像数据的隐式语义数据扩增

会议摘要

我们提出了一种隐式语义数据扩增算法：ISDA，具有如下几个突出特点：

（1）与传统数据扩增方法高度互补，有效地增进扩增多样性和进一步提升性能；

（2）巧妙地利用深度神经网络长于学习线性化表征的性质，在特征空间完成扩增过程，无需训练任何辅助生成模型（如GAN等），几乎不引入任何额外计算或时间开销；

（3）直接优化无穷扩增样本期望损失的一个上界，最终形式仅为一个全新的损失函数，简单易用，便于实现；

（4）可以广泛应用于全监督、半监督图像识别、语义分割等视觉任务，在ImageNet、Cityscapes等较大规模的数据集上效果比较明显。

论文标题：Regularizing Deep Networks with Semantic Data Augmentation

论文下载：关注本公众号，对话框回复“SFFAI99”，获取下载

会议亮点

1、关注语义层面的数据扩增；

2、利用特征空间的性质，对深度特征进行数据扩增；

3、从期望损失的形式出发，向大家展示了数据扩增不一定是随机化的方法，亦可以体现为一个确定的形式，例如损失函数。

直播时间

2021年3月21日（周日）20:00-21:00  线上直播

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注：直播地址会分享在交流群内

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