<div dir="ltr"><div><font face="arial, sans-serif"><font color="#000000"><span style="letter-spacing:0.2px;white-space:nowrap">Jia Deng</span> (Princeton) will be giving an online seminar on "</font>Optimization Inspired Deep Architectures for Multiview 3D<font color="#000000">" from 12:00 noon - 01:00 PM ET on Dec 01.</font></font><div><font face="arial, sans-serif" color="#000000"><br></font></div><div><div><font face="arial, sans-serif"><font color="#000000"><u>Zoom Link</u>: </font><a href="https://cmu.zoom.us/j/94237215126?pwd=VWRLb05tM1p1UU1zV3lvZHN2WE5XQT09">https://cmu.zoom.us/j/94237215126?pwd=VWRLb05tM1p1UU1zV3lvZHN2WE5XQT09</a></font></div><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div><font color="#000000" face="arial, sans-serif">CMU AI Seminar is sponsored by Fortive. <br></font></div><div><div><div class="gmail_default"><font face="arial, sans-serif" color="#000000"><br></font></div><div class="gmail_default"><font face="arial, sans-serif" color="#000000">Following are the details of the talk:</font></div></div></div></div></div><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div><font face="arial, sans-serif"><b>Title</b>: Optimization Inspired Deep Architectures for Multiview 3D<br><br><b>Abstract</b>: Multiview 3D has traditionally been approached as continuous optimization: the solution is produced by an algorithm that solves an optimization problem over continuous variables (camera pose, 3D points, motion) to maximize the satisfaction of known constraints from multiview geometry. In contrast, deep learning offers an alternative strategy where the solution is produced by a general-purpose network with learned weights. In this talk, I will present some recent work using a hybrid approach that takes the best of both worlds. In particular, I will present several new deep architectures inspired by classical optimization-based algorithms. These architectures have substantially improved the state of the art of a range of tasks including optical flow, scene flow, and depth estimation. As an aside, I will also discuss how to perform numerically stable backpropagation on 3D transformation groups, needed for end-to-end training of such architectures.<br><br><b>Bio</b>: Jia Deng is an Assistant Professor of Computer Science at Princeton University. His research focus is on computer vision and machine learning. He received his Ph.D. from Princeton University and his B.Eng. from Tsinghua University, both in computer science. He has received a number of awards including the Sloan Research Fellowship, the NSF CAREER award, the ONR Young Investigator award, an ICCV Marr Prize, and two ECCV Best Paper Awards.<br></font></div><font face="arial, sans-serif"><br clear="all"></font><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><div><div style="color:rgb(0,0,0)"><div><div class="gmail_default"><div class="gmail_default"><font face="arial, sans-serif">To learn more about the seminar series, please visit the website: <a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank">http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/</a></font></div></div></div></div><font color="#888888" style="" face="arial, sans-serif"><br class="gmail-Apple-interchange-newline"></font></div><div><font face="arial, sans-serif"><br></font></div><font face="arial, sans-serif">-- <br></font><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div style="margin:0px;padding:0px 0px 20px;width:864px"><div style=""><div style="margin:8px 0px 0px;padding:0px"><div style=""><div dir="ltr" style=""><div style=""><font face="arial, sans-serif"><font color="#444444">Aayush Bansal</font><br></font></div><div style=""><a href="http://www.cs.cmu.edu/~aayushb/" target="_blank"><font face="arial, sans-serif">http://www.cs.cmu.edu/~aayushb/</font></a></div><div style="font-size:medium"><br></div></div><div style="font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:medium"></div><div style="font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:medium"></div></div></div><div style="font-family:Roboto,RobotoDraft,Helvetica,Arial,sans-serif;font-size:medium"></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>