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20220914【视频理解研究进展与未来】Panel
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报告时间:2022年09月14日 (星期三)晚上20:00 (北京时间) 主题:视频理解研究进展与未来 主持人:朱霖潮 (浙江大学) Panel嘉宾: 吴祖煊 (复旦大学),寿政 (新加坡国立大学),赵行 (清华大学),刘洋 (北京大学) Panel议题: 1. 多数大规模视频预训练模型选择了Transformer作为骨干网络, 许多研究跨模态多任务统一模型的工作也选择了Transformer作为落点, Transformer的哪些特性使得其成为预训练和基础模型的首选? 2. 相较于单模态的预训练模型,多模态的预训练模型有哪些突出的优点?多模态预训练可以完全替代以往的单模态预训练嘛?文本图像大规模预训练模型在视频相关的下游任务上表现出不错的泛化性,这种情况下有进行视频多模态预训练的必要和需求是什么? 3. 数据集的规模不断增大,例如KaKao Brain最近放出的COYO-700M数据集包含747M图像文本对,各项视频任务的指标也被大数据和大模型不断推高,这种情况下,学术界在未来视频研究的切入有哪些? 4. 高效视频处理对实际应用具有重要意义,目前提升视频模型的效率有哪些方法?提高大模型处理速度的方法有哪些?视频相关的任务丰富 (跟踪、检测、检索等),这些任务在不同领域 (如自动驾驶、互联网应用)实际落地情况如何? 5. 在视频理解领域,未来有哪些有前景的研究方向是值得探索的,有哪些可预见的挑战?
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