点击上方“深度学习大讲堂”可订阅哦！编者按：语义分割是AI领域的一个重要分支，被广泛应用于自动驾驶领域。近年来，深度学习为该领域带来了飞跃式的进展，然而这一进步依赖于大量全监督的标注数据。在语义分割领域，这意味着像素级别的标注。因此，如何利用弱监督的标注数据来学习语义分割成为了一大挑战。本文中，来自新加坡国立大学的魏云超博士，将为大家介绍弱监督学习在语义分割方面的应用。文末，大讲堂特别提供文中提到

编者按：辛弃疾在《青玉案.元夕》中曾这样写道，“众里寻她千百度，蓦然回首，那人却在，灯火阑珊处。”其实在视觉理解领域，这半阙词，描绘的即是，在熙熙攘攘的视觉世界中，通过剥离场景，只关注所关心的那个她的过程 。如果能够更好地对“她”进行表示，将直接影响到相关视觉任务的性能。因此，对人物的特征表示，成为了计算机视觉领域一个长期的研究方向。今天，来自加州大学伯克利分校的刘子纬博士，将从开放环境下的人物特

编者按：深度学习自诞生之日起，即面临着黑盒智能、可解释性差等质疑， 发展至今，不可否认地带来了一波人工智能的发展热潮，然而正面临研究热情渐褪、算法红利逐渐消失等问题，整个...

编者按：图像质量评价（Image Quality Assessment, IQA）在众多领域都有着广阔的应用需求，同时图像质量评价又存在着哪些问题呢？VALSE Webinar 2020...

点击上方“深度学习大讲堂”可订阅哦！编者按：如果把深度学习比作一座城，框架则是这座城中的水路系统，而基于拓扑图的计算恰似城中水的流动，这种流动赋予了这座城以生命。一个优雅的框架在保证城市繁荣的同时，还能让这座城市散发出独特的魅力，使它保持永恒的生命力。本文中，年仅22岁的开源框架Dragon的设计者、中科院计算所博士研究生、中科视拓实习算法研究员潘汀，将结合独立开发深度学习框架的经








编者按：人生之三境界的第一层，“看山是山，看水是水”，本质上展示了人“看见”的过程，以及思绪与理解在...

点击上方“深度学习大讲堂”可订阅哦！编者按：让机器能“看”，是视觉理解的第一步，在某些“看”的领域，深度学习甚至已经赋予了机器超过人类的水平。然而，如何让机器“看懂”，才是视觉理解中真正的挑战。本文中，微软亚洲研究院资深研究员梅涛博士，将从视觉理解的不同境界说起，介绍目前计算机视觉的发展水平与实际应用情况。■ 梅涛微软亚洲研究院资深研究员国际模式识别学会会士，美国计算机协会杰出科学家，中国科技大学

点击上方“深度学习大讲堂”可订阅哦！编者按：过去的几年，是深度学习在人工智能各个领域大放异彩的几年，在图像识别、语音识别、自然语言处理、乃至无人驾驶等领域，深度学习都取得了突破性进展。可以说，我们见识了深度学习在大数据加持下的各种“能”，然而，如何在小数据、甚至零数据的场景下，利用半监督学习、乃至无监督学习的方式，来赋予机器智慧，仍无定论。为此，中科视拓在周年庆典上，邀请到了计算机视觉领域的五位专