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Self-Adaptive Visual Learning

Self-Adaptive Visual Learning

Présentation en anglais

Self-Adaptive Visual Learning

Speaker

Yang Wang, Associate Professor at the Department of Computer Science, University of Manitoba

Abstract

There have been significant advances in computer vision in the past few years. Despite the success, current computer vision systems are still hard to use or deploy in many real-world scenarios. In particular, current computer vision systems usually learn a generic model. But in real world applications, a single generic model is often not powerful enough to handle the diverse scenarios. In this talk, I will introduce some of our recent work on self-adaptive visual learning. Instead of learning and deploying one generic model, our goal is to learn a model that can effectively adapt itself to different environments during testing. I will present applications from several computer vision applications, such as crowd counting, anomaly detection, personalized highlight detection, etc.

Biography

Yang Wang is an associate professor in the Department of Computer Science, University of Manitoba. He is currently on leave and working as the Chief Scientist in Computer Vision, Noah's Ark Lab, Huawei Technologies Canada. He did his PhD from Simon Fraser University, MSc from University of Alberta, and BEng from Harbin Institute of Technology. Before joining UManitoba, he worked as a NSERC postdoc at the University of Illinois at Urbana-Champaign. His research focuses on computer vision and machine learning. He received the 2017 Falconer Emerging Researcher Rh Award in applied science at the University of Manitoba. He currently holds the inaugural Faculty of Science research chair in fundamental science at UManitoba.


Apprentissage visuel auto-adaptatif

Conférencier  

Yang Wang, professeur associé au département d'informatique, Université du Manitoba

Résumé 

La vision par ordinateur a connu des avancées significatives au cours des dernières années. Malgré ce succès, les systèmes de vision par ordinateur actuels sont encore difficiles à utiliser ou à déployer dans de nombreux scénarios du monde réel. En particulier, les systèmes de vision par ordinateur actuels apprennent généralement un modèle générique. Mais dans les applications du monde réel, un seul modèle générique n'est souvent pas assez puissant pour gérer les divers scénarios. Dans cet exposé, je présenterai certains de nos travaux récents sur l'apprentissage visuel auto-adaptatif. Au lieu d'apprendre et de déployer un modèle générique unique, notre objectif est d'entraîner un modèle qui peut s'adapter efficacement à différents environnements pendant les tests. Je présenterai des applications issues de plusieurs applications de vision par ordinateur, telles que le comptage de foule, la détection d'anomalies, la détection de surbrillance personnalisée, etc. 

Biographie

Yang Wang est professeur agrégé au département d'informatique de l’Université du Manitoba. Il est actuellement en congé sabbatique et travaille comme scientifique en chef de la vision par ordinateur au Noah’s Ark Lab, Huawei Technologies Canada. Il a obtenu son doctorat de l’Université Simon Fraser, sa maîtrise de l’Université de l’Alberta et son baccalauréat en ingénierie de l’Institut de technologie de Harbin. Avant de se joindre à l’Université du Manitoba, il a travaillé comme chercheur postdoctoral du CRSNG à l’Université de l’Illinois à Urbana-Champaign. Ses recherches portent sur la vision par ordinateur et l’apprentissage automatique. Il a reçu le prix Falconer Emerging Researcher Rh Award en sciences appliquées de l’Université du Manitoba en 2017. Il est actuellement titulaire de la chaire de recherche inaugurale de la Faculté des sciences en sciences fondamentales à l’Université du Manitoba.


Les séminaires scientifiques du CRIM, gratuits et ouverts à tous, sont donnés par des experts de renommée internationale, des collaborateurs universitaires, le personnel de R-D et les étudiants du CRIM. Au programme, des présentations conviviales sur les dernières avancées scientifiques et technologiques.


Conférence virtuelle. Gratuit, inscription obligatoire. Cette présentation sera en anglais. Presentation will be given in English.

En vidéoconférence : l'hyperlien sera envoyé quelques jours avant la conférence.

Le 07 mai 2021
De 11h à 12h

A presentation by Yang Wang, Associate Professor at the Department of Computer Science, University of Manitoba.
Une présentation de Yang Wang, professeur associé au département d'informatique, Université du Manitoba.
Presentation will be given in English, Conférence en anglais.

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