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现代科学技术高度社会化，在科学理论与技术方法上更加趋向综合与统一，为了满足人工智能不同领域研究者相互交流、彼此启发的需求，我们发起了SFFAI这个公益活动。SFFAI每周举行一期线下活动，邀请一线科研人员分享、讨论人工智能各个领域的前沿思想和最新成果，使专注于各个细分领域的研究者开拓视野、触类旁通。
讲者介绍
刘冰：北京大学信息科学技术学院，博士二年级在读，本科毕业于北京科技大学。目前主要的研究兴趣在基于GAN模型处理生物特征识别中的图像拼接问题。希望可以与感兴趣的小伙伴共同交流。
报告题目：生成对抗网络在图像翻译上的应用
报告摘要：图像处理、计算机图形和计算机视觉中，许多问题都可以表现为将输入图像“转换”成相应的输出图像。 正如我们常见的机器翻译中，同一句话可以用英语或中文表达一样，一副场景图可以用RGB图像、梯度场、边缘图，语义标签图等。与自动语言翻译类似，我们定义自动图像翻译如下：将图像从一种domain转换到另一个domain的任务。 我们在本次分享的目标是回顾一些基于GAN的框架，以解决所有这些问题。
高旭：北京大学信息科学技术学院在读硕士，本科毕业于中国传媒大学数字媒体技术专业，目前主要研究方向为视频的多目标跟踪，已在ACM Multimedia发表过文章。
报告题目：视频中的多目标跟踪
报告摘要：目前视频多目标跟踪在智能安防、自动驾驶、医疗等领域都有非常多的应用前景，但同时也是计算机视觉中的比较困难的问题之一，这主要是由于跟踪目标被遮挡、跟踪目标为非刚体、环境光线强度不均等多种原因产生的。这次报告主要介绍视频多目标跟踪的挑战，近几年来的工作以及未来的发展趋势，同时会介绍多目标跟踪常用的Benchmark以及评测指标。
参考资料
https://www.bilibili.com/video/BV1Rt411Q78g
https://bbs.sffai.com/d/22
https://bbs.sffai.com/d/24