直播 | 中国科学技术大学在读博士生邱钊凡：视频理解中的神经网络结构设计

让创新获得认可 将门创投 今天


本文为将门技术社群第174期线上分享。


北京时间10月17日(周四)晚8点，在将门技术社群，我们很开心邀请到中国科学技术大学在读博士生邱钊凡，他与大家分享的主题是“视频理解中的神经网络结构设计”。


届时，他将分两个部分介绍视频理解中的神经网络结构设计方法，包括用于通用视频特征学习的基本神经网络结构，以及针对具体的视频理解课题的神经网络结构介绍。



活动信息

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主题：视频理解中的神经网络结构设计
嘉宾：中国科学技术大学在读博士生 邱钊凡
时间：北京时间 10月17日(周四)20:00
地点：将门创投斗鱼直播间



分享提纲

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随着多媒体技术在互联网上的广泛应用以及5G通信技术的进一步发展，视频作为多媒体数据中较为综合的数据形式，开始在日常生活中大量涌现并爆炸式地分享传播。这些与日俱增的视频数据在给视频存储、分析、检索带来巨大挑战的同时，也给视频深层理解带来更多的机遇。在视频处理相关技术中，用于视频的神经网络结构设计是视频处理和内容分析的重要基础。


在本报告中，他将分两个部分介绍视频理解中的神经网络结构设计方法。首先是用于通用视频特征学习的基本神经网络结构，其中包括他们发表在CVPR 2019中的局部-全局特征传播网络，以及他们团队在ActivityNet 2019 Trimmed Action Recognition Challenge (Kinetics700) 中获得冠军的网络结构。这一类的网络结构通常在大规模视频分类数据集上进行预训练，从而获得可泛化到不同场景的视频特征提取器。

第二部分是针对具体的视频理解课题的神经网络结构介绍，包括视频事件检测、视频动作定位、视频语义分割等具体的视频相关应用。这部分他将会介绍他们针对上述应用最新的研究工作（CVPR 2019，ACMMM 2019）以及这些工作在现实中的具体应用场景。


嘉宾介绍

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邱钊凡

中国科学技术大学在读博士生


2015年，邱钊凡于中国科学技术大学获得学士学位，目前为中国科学技术大学自动化系在读博士生。研究方向为计算机视觉与多媒体内容分析，包括视频中的动作识别、事件检测、动作定位、语义分割等方向。相关工作发表于顶级国际会议CVPR、ICCV、ECCV、ACMMM、SIGIR上。作为团队主要成员在多个计算机视觉国际竞赛中获得较好的成绩，包括THUMOS2015视频动作识别竞赛、ActivityNet2016、2017、2018、2019视频活动识别竞赛、VisDA2017、2018跨领域识别竞赛。入选2017年微软学者奖学金。



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-The End-



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