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VALSE（Vision and Learning Seminar, VALSE）發(fā)起于2011年，是國內計算機視覺、圖像處理、模式識別與機器學習等研究領域的青年學者、學生的一個高水平的學術交流舞臺。同時，VALSE連續(xù)舉辦了七屆會議，最近的由大連理工大學承辦，極市也作為贊助商支持了VALSE 2018。 VALSE同時提供了非常多高質量免費的共享資源，為了方便大家收集，極市整理并匯總了VALSE大會的ppt及海報，valse每周線上分享視頻及ppt， valse 大會上精彩的文章解讀等，歡迎收藏，也歡迎大家補充~（若鏈接失效，可聯(lián)系小助手微信（Extreme-Vision）獲取資源）

文章系列

13、【領域報告】小樣本學習年度進展|VALSE2018

在機器學習領域中，隨著更多應用場景的涌現(xiàn)，我們越來越面臨著樣本數(shù)量不足的問題。因此，如何通過舉一反三的方式進行小樣本學習，成為了一個重要的研究方向。本文中，復旦大學的付彥偉教授，將介紹過去一年中小樣本學習領域的研究進展。

12、【領域報告】2017以來的2D to 3D | VALSE2018

本文中，來自中科院自動化所的吳毅紅研究員，將介紹2017年以來的2D to 3D計算機視覺進展。文末提供文中提到參考文獻的下載鏈接。

11、【領域報告】圖像OCR年度進展|VALSE2018之十一

真實環(huán)境中文字角度不可控、語種復雜多樣、環(huán)境噪聲多變等，針對這些問題，學術界開展了OCR領域研究工作。本文中，來自華中科技大學的白翔教授，將為大家介紹過去一年中，OCR領域的研究進展。

10、【領域報告】行人再識別年度進展 |VALSE2018之十

本文中，來自浙江大學的李璽教授，將為大家介紹過去一年中，行人再識別領域所取得的研究進展。

9、讓機器“一葉知秋”：弱監(jiān)督視覺語義分割|VALSE2018之九

對于語義分割任務，學術界衍生出了針對弱監(jiān)督的語義分割這一前沿方向。今天，來自美國伊利諾伊大學香檳分校的魏云超博士，將以一片葉子作為“種子點”出發(fā)，帶著大家深度學習，直至擴散出整幅圖像中秋色的mask。

8、讓機器“解疑釋惑”：視覺世界中的結構化理解|VALSE2018之八

今天，來自悉尼大學的歐陽萬里教授，將從物體之間的相關性出發(fā)，利用結構化建模，嘗試在圖像理解領域，窺一窺深度學習這一黑盒子。

7、讓機器“提綱挈領”：視覺系統(tǒng)的緊湊性初探|VALSE2018之七

如果我們的特征提取過程能夠做到對整個視覺輸入的“提綱挈領”，將有助于計算機視覺在生活中的真實落地。今天，來自廈門大學的紀榮嶸教授，將從視覺信息的緊湊性、深度網(wǎng)絡的緊湊性、以及檢測算法的緊湊性三方面，來介紹如何實現(xiàn)緊致化的視覺大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)。

6、讓機器“刪繁就簡”：深度神經(jīng)網(wǎng)絡加速與壓縮|VALSE2018之六

深度神經(jīng)網(wǎng)絡，作為目前人工智能的基石之一，其復雜性及可移植性將直接影響人工智能在生活中的應用。今天，來自中國科學院自動化研究所的程健研究員，將向大家介紹過去一年中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡加速和壓縮方面所取得的進展。

5、讓機器“看山是山”：腦啟發(fā)的視覺計算|VALSE2018之五

人的視覺任務，本質上是人腦對外界視覺信號作出反應的過程，那么，研究人腦的工作機理，是否能夠為計算機視覺提供一些啟發(fā)呢？基于此，學術界開展了腦啟發(fā)視覺計算領域的研究。今天，來自中科院自動化所的張兆翔研究員，將帶著大家回顧，腦啟發(fā)視覺計算在2017年的關鍵進展。

4、讓機器“析毫剖厘”：圖像理解與編輯|VALSE2018之三

來自中科院信息工程研究所的劉偲副研究員，將從生成對抗網(wǎng)絡（GAN）講起，講述如何通過對場景內物體及物體之間關系的梳理，讓機器“析毫剖厘”，以實現(xiàn)對場景的理解以及對圖像的編輯。

3、讓機器“察言作畫”：從語言到視覺|VALSE2018之二

對機器而言，深度學習構建了語言與視覺之間的聯(lián)系，也讓機器在吟詩作畫方面取得了超過普通人的成績。來自京東AI平臺與研究部的張煒博士，將為大家介紹，從語言到視覺，機器能為人類做些什么。

2、VALSE 2018 | 讓機器“答問如流”：從視覺到語言

在從視覺到語言這一問題上，機器只能達到人類三四歲小朋友的水平，其間還有很大的差距需要我們科研人員來填補。今天，來自澳大利亞阿德萊德大學的沈春華教授，將為大家介紹，從視覺到語言，如何利用深度學習來填補機器與人之間的落差。

1、VALSE2018|讓機器“觀色”：真實世界的表情識別

傳統(tǒng)的手工設計的面部特征，易受到光照變化等影響，面臨真實場景中魯棒性不足等問題，而近年來深度學習技術的出現(xiàn)，為表情識別帶來了斐然的進展。今天，來自北京郵電大學的鄧偉洪教授，將為大家介紹如何利用深度學習，來讓機器“觀色”。

視頻+PPT資源系列

2018

VALSE大會現(xiàn)場PPT(更新中）
鏈接：https://pan.baidu.com/s/12lZ-vMA_AvJ1HKljpfBI1g 密碼：5jei

VALSE大會現(xiàn)場poster
鏈接：https://pan.baidu.com/s/16LhW5Hl0qIIDmQ0a4qcx4g 密碼：fxe5

VALSE線上視頻+PPT(更新中）
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1rpGJOgS2nnlR-Sb4bXFymQ 密碼：55m8

2017

VALSE大會現(xiàn)場錄像+PPT(更新中）
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1_-DnQm7AaoAyg_6ZdCpcdw 密碼：55i8

VALSE線上視頻+PPT
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1wfk2t3OGSASh4Ef5096zMA 密碼：z1kk

2016

VALSE線上視頻
鏈接：https://pan.baidu.com/s/1WuJjaE5_5oVYL6c2oiMCkA 密碼：0rt8

Valse Webinar視頻在線觀看地址：http://www.iqiyi.com/u/2289191062/v

資源收集來源：

1.http://valser.org/

2.“深度學習大講堂”（id:deeplearningclass）

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總結

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