本期为TechBeat人工智能社区第558期线上Talk。

北京时间12月27日(周三)20:00，浙江大学博士生—李可欣的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！

她与大家分享的主题是: “CATR-基于组合依赖和音频查询的视频分割模型”，介绍了她的团队在基于组合依赖和音频查询的视频分割模型所做的研究。

Talk·信息

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主题：CATR-基于组合依赖和音频查询的视频分割模型

嘉宾：浙江大学博士生 李可欣

时间：北京时间 12月27日(周三)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

点击下方链接，即可观看视频！

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Talk·介绍

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众所周知，由多模态引导的视频分割已经在很多应用领域大展身手，尤其是用点击、bounding-box、笔画线以及文字来做引导的任务和模型。而音频是一种常与视频共生的模态，因此，使用音频来引导视频的分割往往能更好地还原当时的场景。本文介绍了CATR，一种基于组合依赖和音频查询的视频分割模型，能更好地解读音频的引导信息，从而准确地定位和分割目标物体。

Talk大纲

1、背景和挑战——跨模态视频分割的发展

2、现有方法的局限性和动机——现有方法存在目标物体定位错误、像素级分割不够准确等问题

3、解决方案——提出了跨模态组合依赖和音频查询等方法

4、实验分析

Talk·预习资料

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论文链接：

https://arxiv.org/abs/2309.09709

代码链接：

https://github.com/aspirinone/CATR.github.io

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

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李可欣

浙江大学博士生

李可欣是浙江大学计算机学院的硕博连读的博二学生，现在的研究方向主要是交互式视频理解和跨模态视频分割，导师是肖俊教授。我们提出的CATR，一个更准确的音频引导的视频分割模型，获得了2023年ACM MM最佳论文奖。

个人主页: 

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关于TechBeat人工智能社区

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