Talk预告 | CMU博士后康国梁分享NeurIPS'20 Oral工作：领域自适应语义分割和物体识别
本周为将门-TechBeat技术社区第278期线上Talk，也是NeurIPS2020系列Talk的“收官之讲”！
北京时间2月4日(周四)晚8点，卡内基梅隆大学计算机视觉和机器学习博士后—康国梁的Talk将准时在将门TechBeat技术社区开播！
他与大家分享的NeurIPS2020工作主题是:“领域自适应语义分割和物体识别”。届时将探讨领域自适应在语义分割和物体识别领域的新方法和新观点。
Talk·信息主题：领域自适应语义分割和物体识别
嘉宾：CMU博士后康国梁
时间：北京时间2月4日(周四)20:00
地点：TechBeat人工智能社区
Talk·提纲现实场景下，测试集数据和训练集数据的分布通常具有明显差异。这种差异导致深度模型的性能发生大幅下降。领域自适应方法旨在消除这种由于域迁移导致的性能损失。本次Talk将探讨领域自适应在语义分割和物体识别领域的新方法和新观点。
本次分享的主要内容如下：
1.领域自适应背景介绍
2.NeurIPS2020Oral论文介绍
3.TPAMI2020论文介绍
Talk·参考资料这是本次分享中将会提及的资料，建议提前预习哦！
1.Pixel-LevelCycleAssociation:ANewPerspectiveforDomainAdaptiveSemanticSegmentation(NeurIPS2020Oral)
2.ContrastiveAdaptationNetworkforSingle-andMulti-SourceDomainAdaptation(TPAMI2020)
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Talk·嘉宾介绍康国梁卡内基梅隆大学计算机视觉和机器学习博士后
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