<div dir="ltr"><div dir="ltr">Hi all,<div><br></div><div>Just a reminder that the <a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank">CMU AI Seminar</a> is tomorrow 12pm-1pm: <a href="https://cmu.zoom.us/j/92196990617?pwd=Zk1vZkhzbTkwTE1nNzcyMm5JTFRpUT09" target="_blank">https://cmu.zoom.us/j/92196990617?pwd=Zk1vZkhzbTkwTE1nNzcyMm5JTFRpUT09</a>. </div><div><br></div><div><b>Kayvon Fatahalian</b> (Stanford University) will be talking about how we could come up with great model ideas and training workflows on images/videos quickly in practice (see below). </div><div><br></div><div>Thanks,</div><div>Shaojie</div></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Tue, Mar 2, 2021 at 1:10 PM Shaojie Bai <<a href="mailto:shaojieb@andrew.cmu.edu" target="_blank">shaojieb@andrew.cmu.edu</a>> wrote:<br></div><blockquote class="gmail_quote" style="margin:0px 0px 0px 0.8ex;border-left:1px solid rgb(204,204,204);padding-left:1ex"><div dir="ltr"><div>Dear all,</div><div><br></div><div>We look forward to seeing you <b>next Tuesday (3/9)</b> from 12:00-1:00 PM (U.S. Eastern time) for the next talk of our <b>CMU AI seminar</b>, sponsored by <a href="https://careers.fortive.com/" target="_blank">Fortive</a>.</div><div><br></div><div>To learn more about the seminar series or see the future schedule, please visit the <a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank">seminar website</a>.<a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank"></a></div><div><br></div><font color="#0b5394" style="background-color:rgb(255,255,0)">On 3/9, <b><a href="http://graphics.stanford.edu/~kayvonf/" target="_blank">Kayvon Fatahalian</a></b> (Stanford University) will be giving a talk on "</font><b><font color="#0b5394" style="background-color:rgb(255,255,0)">Keeping the Domain Expert in the Loop: Ideas to Models in Hours, Not Weeks</font></b><font color="#0b5394" style="background-color:rgb(255,255,0)">."</font><br><br><font color="#0b5394"><b>Title</b>: Keeping the Domain Expert in the Loop: Ideas to Models in Hours, Not Weeks<br><br><b>Talk Abstract</b>: My students and I often find ourselves as "subject matter experts" needing to create models for use in big data computer graphics and video analysis applications. Yet it is frustrating that a capable grad student, armed with a large unlabeled image/video collection, a palette of modern pre-trained models, and an idea of what novel object or event they want to detect, still requires days-to-weeks to create good models for their task. In this talk, I will discuss challenges we've faced carrying out the iterative process of data curation, model training, and model validation for the specific case of rare events and categories in image and video collections (such as professional broadcast sports and cable TV). Our ultimate goal (not yet achieved) is to create training techniques and data selection interfaces that enable interactive, grad-student-in-the-loop workflows where the expert human is working concurrently with massive amounts of parallel processing to interactively and continuously perform cycles of data acquisition, training, and validation.<br><br><b>Speaker Bio</b>: Kayvon Fatahalian is an Assistant Professor in the Computer Science Department at Stanford University. His lab works on visual computing systems projects, including high-performance rendering for RL, large-scale video analytics, programming systems for video data mining, and compilation techniques for optimizing image processing pipelines. In all these efforts, the goal is to enable rapid development of applications that involve image and video processing at scale.</font><div><br></div><div><b>Zoom Link</b>:<br><a href="https://cmu.zoom.us/j/92196990617?pwd=Zk1vZkhzbTkwTE1nNzcyMm5JTFRpUT09" target="_blank">https://cmu.zoom.us/j/92196990617?pwd=Zk1vZkhzbTkwTE1nNzcyMm5JTFRpUT09</a><br><br><br>Thanks,<br>Shaojie Bai (MLD)</div></div>
</blockquote></div></div>