[GCV @ CVPR23] Adam Kortylewski - Opening

Summary

В этом выступлении обсуждаются достижения в области компьютерного зрения за последнее десятилетие, такие как высокоточная сегментация и 3D-оценка. Однако остаются проблемы, включая необходимость большого объема аннотированных данных, слабую обобщаемость моделей и их непредсказуемые сбои в реальных условиях. Также затрагиваются уязвимости моделей и отсутствие объяснимости. Главный вопрос, который поднимается на семинаре, заключается в том, как генеративные модели могут помочь решить эти проблемы. Обсуждаются перспективы их применения для улучшения задач классификации, детекции и сегментации.

Takeaways

• 😀 Проблема с участием людей в программе из-за визовых вопросов, хотя многие способствовали организации мероприятия.
• 👍 Организационный комитет программы занимался рецензированием всех статей, среди которых выделяется Кунхао, который является мастером Zoom.
• 📊 За последние десятилетия наблюдается значительный прогресс в области компьютерного зрения, с точностью более 90% в задачах распознавания изображений и сегментации.
• 🖼️ Современные модели компьютерного зрения могут решать сложные задачи, такие как распознавание материалов объектов на изображениях.
• ❗ Открытые проблемы включают необходимость больших объемов аннотированных данных и плохую обобщаемость моделей при изменении контекста.
• ⚠️ Существуют проблемы с уязвимостью моделей к атакам и неожиданными сбоями, особенно при внедрении в реальный мир, например, с беспилотными автомобилями.
• 🔍 Отсутствие объяснимости и предсказуемости является важной проблемой в работе визуальных моделей.
• 🤖 Вопрос на повестке дня: могут ли генеративные модели помочь решить эти проблемы в компьютерном зрении?
• 🎥 Генеративные модели продвинулись, теперь они могут создавать изображения, видео и 3D-объекты на основе текста.
• 📅 Программа мероприятия включает множество докладов, постерную сессию и дискуссионные панели с участием мировых экспертов.

Q & A

Что является основной темой данного мероприятия?

Основная тема мероприятия — использование генеративных моделей для решения проблем в компьютерном зрении.

Какие достижения в области компьютерного зрения были достигнуты за последнее десятилетие?

За последнее десятилетие наблюдаются значительные успехи, такие как точность распознавания изображений на уровне 90%, высокодетализированная паноптическая сегментация и возможность выполнять 3D-оценку по 2D-изображениям.

Какие остаются нерешенные проблемы в компьютерном зрении?

Среди открытых проблем: необходимость в большом количестве размеченных данных для обучения, плохая обобщаемость моделей при естественных вариациях, уязвимость к атакам и неожиданные сбои в реальных условиях.

Какая ключевая проблема связана с использованием данных для обучения моделей?

Ключевая проблема заключается в том, что для обучения моделей необходимо много аннотированных данных, что является трудоемким процессом.

Что такое атаки с возмущениями, и почему они важны для компьютерного зрения?

Атаки с возмущениями — это манипуляции с изображениями, которые могут сбивать модели с толку, и они важны, потому что показывают уязвимости существующих систем.

Какие примеры неожиданных сбоев в системах компьютерного зрения были приведены?

Примером сбоев были инциденты с автомобилями Tesla, которые иногда сбивают кукол на дороге, показывая, что модели могут неожиданно ошибаться в реальных ситуациях.

Как генеративные модели могут помочь улучшить компьютерное зрение?

Генеративные модели могут помочь в улучшении компьютерного зрения, позволяя моделям лучше справляться с задачами классификации, детекции и сегментации, а также генерировать сложные изображения и видео.

Какие примеры достижений генеративных моделей были упомянуты?

Среди достижений генеративных моделей — создание изображений и 3D-объектов по тексту, видео по текстовым описаниям, а также комбинация технологий Nerf и GAN для генерации 3D-изображений.

Как организована программа мероприятия?

Программа включает три утренних доклада, два доклада до обеда, панельную дискуссию, постерную сессию и несколько докладов после обеда. Некоторые участники выступают удаленно из-за проблем с визами.

Почему важны генеративные модели в контексте будущего компьютерного зрения?

Генеративные модели могут стать ключевыми для решения многих текущих проблем, таких как недостаток объяснимости и неожиданные сбои, предлагая новые способы анализа и синтеза данных.