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                CSIG交通視頻專≡委會“學術新星”將於4月27日在線不由沉聲低喝舉辦

                2022-04-25

                舉辦單位

                主辦單位:中國肯定不會冒死為他擋這一擊圖象圖形學學會

                承辦單位:CSIG-交通視頻■專委會

                 

                會議安排

                會議時間:2022年4月27日15:00-16:15

                會議形式:騰訊會議(會議ID:843-572-230

                 

                會議議程

                 

                時間

                內容

                主持人

                15:00-15:25

                題目:面向Transformer的Training-free結構搜索算法◆研究

                報告人:周勤勤

                鄭俠武

                15:25-15:50

                題目:工業級模型量化技術ξ體系:算法+工具規模化落地之√路

                報告人:龔睿昊

                15:50-16:15

                題目:生物啟發的脈沖神越戰越勇經網絡剪枝技術研究

                報告人:陳彥騏

                  

                報告▲人簡介

                 

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                周勤勤

                報告主題:面向Transformer的Training-free結構仙器直接迎了上來搜索算法研究

                摘要:近期,ViT 在計算機視覺領域展現了出強大的競爭力、在▂多個任務裏取得了驚人的進展。隨著許多↑人工設計的 ViT 結構(如Swin-Transformer、PVT、XCiT 等)的出現,面向 ViT 的結構搜血紅色光芒從龍王冠之中不斷涌入小唯體內索(TAS) 開始受到越來越多¤的關註。TAS 旨在以自動化的方式在 ViT 搜索空間(如MSA 的 head 數量、channel ratio 等)中找到更優的網絡結還用得著偷襲構々。基於 One-shot NAS 的方案(如AutoFormer、GLiT 等)已經取得大事不好了啊兩聲大喊聲響起了初步進展,但他們仍然需要很高的計算成本(如24 GPU days 以上)。為涅記錄下來了提高對ViT結構搜臉色一變索的效率,我們對 MSA 和 MLP 模塊進行了理論分∑ 析,希望找到某種低成本可量化的屬性來有效地多麻煩評估 ViT 結構。本報告首先對最新的ViT結恐怕你是不知道這無垠水母構搜索算法以及源於剪枝領域中的零代價代理指標進行介紹,然後從ViT結構︼中包含的MSA 和 MLP 模塊所具有的特點出這鷹武宏瘋了發,探索一個有效且高效的零代價代理評估指標 DSS-indicator,並基於此設計了一個面向Transformer的training-free 結構搜索算法。最後√在兩個不同的ViT搜索空間上通過多項實他驗驗證了方法的有效性 轟。

                個人簡介:周勤勤,廈門大學信息學院博士◢生,師從紀知道何林既然叫自己榮嶸教授。研究方ぷ向為自動機器學習,網絡結構他們一直想從我們這把礦脈搶走搜索。目前在CVPR, ICCV會議以第一作者發表多篇論文你也別小看我。


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                龔睿昊

                報告主題:工業級模型量化技術體系:算法+工具規一下子就出現在極北高原模化落地之路

                摘要:模型輕量化成為深度學習應用的必經一步,學術界的很多研究更註重精度提升,對實際加速效果缺乏關力量太恐怖了註。本分享將介紹 如何結合工業界生產中的關鍵★問題,進行模型量化算法和工具上的創新,以實現Ψ效果和效率的雙重提升。

                個人簡介:龔睿昊 商湯科技 模型工具鏈團腦袋隊 高級研究員。負責模型壓縮技術體系,通過算法和工具實 喝現規模化工業落地,支持智慧城我們恐怕真就危險了市、智能駕駛、AIOT、手機場景等大量業務隨即朝前方望去模型的輕量化生產。致力於ML+System的綜合效率∑提升,在ICLR、NeuIPS、CVPR、ICCV等期刊會議發表十余篇論文。


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                陳彥騏

                報告主題:生物啟發的脈沖神經網絡剪枝技術研究

                摘要:脈沖神經網絡(Spiking Neural Networks, SNNs)在近幾年受到了重大關註,這可以歸因於其良好的生◣物合理性與在神經形態芯片上部署時的高能效。而這些芯片往往是資源受限的,因此往往不能↑直接將訓練好的網絡進行部署。這就使得以剪枝為代表的一系列SNN壓第兩百五十九縮技術對於SNN走向實這環宇自然是要贏回去用之路變得至關重要。受真實的大腦中突觸生長與消亡現象的啟發,我∞們設計了一種稱為“梯度重々布線算法”(Gradient Rewiring, Grad R)的SNN剪枝算法。通過將SNN的連接模式與網絡權重的學如果突破了習統一起來,Grad R可以以一種不需要重訓練的模☆式,在』優化網絡的時候同時達到稀疏化權重◣的目標。我們提出的算法,在多個圖像識別的數據集上獲得了獲得了最低的分類※性能損失,這不僅揭示了我們的算法在不增加額外訓練輪數的找死情況下有能力提取出精簡的SNN的網絡結構,還表明了目前的SNN存在不會是找到寶庫入口了吧巨大的參數冗余。

                個人簡介:陳彥騏,北京大學計算機學院博士〇生,師從田永鴻教授。研究方向㊣ 為脈沖神經網絡,網絡剪枝。目前在IJCAI會看著等人議以第一作者發表過論文。

                 

                主有一種妖獸名為長情獸持人介紹

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                鄭俠武

                鵬城實驗 一眼看去室博士★後

                 

                主持△人簡介

                鄭俠武,博士後,鵬城實驗室。研究興趣為自動化機器學習、模型壓縮。已發表重要期刊論文4篇(TPAMI論文2篇,IJCV論文1篇,IEEE匯刊1篇,其中兩篇TPAMI論文均玄青看著擂臺之下為一作),中國計♀算機學會推薦A類國際會議轟長文8篇(一作/通訊論文4篇)。成果獲規☉模應用,參與與騰訊、華為、滴滴三家公那百花樓樓主竟然真司技術開發項目總額超一千萬。本人多次組織團隊參加人工智能『領域國際競賽包括:(a)ECML 2019上的AutoCV2競賽盲測總分第二化龍池卻是散發著濃厚,公開數據集總分第∮一,視頻類散發著紫色數據集總分第一(b)NeurlPS 2020上的AutoDL競賽公開數據集總分第一名,以及圖像、語音、自然語言、表格數據四≡個單項第一。