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SUMMARY:Seminario: Visual SLAM and how to build a company to democratise the use of it - Pablo Fernández Alcantarilla - SLAMcore
DESCRIPTION:In this talk I will give a brief overview of my background and my recent research in visual SLAM and deep learning. After this I will introduce SLAMcore\, a UK-based startup from Imperial College that has the goal of democratising the use of SLAM-based solutions in robotics and drones industries. I will describe the company origins\, where we are at the moment and some areas in which we are currently working on.
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SUMMARY:Seminario: ¿Sueñan las redes neuronales con ilusiones visuales? -  Dr. Adrián Martín Fernández  - UPF
DESCRIPTION:Las redes neuronales de convolución (CNN por sus siglas en inglés) han supuesto una auténtica revolución en el campo de la visión artificial\, alcanzando resultados que\nparecían imposibles para el resto de técnicas. Pese al uso masivo de esta tecnología que se da hoy en día son muchos los interrogantes abiertos sobre su funcionamiento\, en especial a la hora de explicar las decisiones que toman y los errores (a veces catastróficos) que cometen. En este trabajo realizamos un estudio de la percepción de estímulos visuales por parte de las CNNs utilizando ilusiones visuales diseñadas para el estudio de la visión humana y mostramos cómo efectivamente también afectan a estas redes. Finalmente\, para profundizar en el estudio de las semejanzas y diferencias entre la percepción visual humana y la de las CNNs proponemos un método de generación de ilusiones visuales basado en CNNs.
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SUMMARY:Seminario: Avances recientes en aprendizaje continuo - Dr. Bogdan Raducanu – UAB
DESCRIPTION:Se pretende introducir el concepto de lifelong learning (o aprendizaje continuo) y su aplicación al campo de visión por computador. La manera mas común para entrenar una red neuronal es considerando que disponemos de todos los datos necesarios desde el principio. Pero en caso de problemas reales\, esto no es el escenario adecuado. Por ejemplo\, si consideramos el caso de un robot que tiene que explorar continuamente sitios nuevos o de vídeo-vigilancia\, donde la representación de una persona se debe actualizar para hacer mas robusta su identificación\, la red neuronal tiene que re-entrenarse para acomodar esta nueva información. En otras palabras\, se requiere otra estrategia de entrenamiento que se designa como ‘aprendizaje secuencial’. Pero un problema reconocido asociado con este paradigma se refiere al ‘olvido catastrófico’\, es decir la red neuronal tiende a olvidar el conocimiento previo cuando se re-entrena con datos nuevos. Hablaremos sobre varios métodos de aprendizaje continuo que no están sujetos al efecto de ‘olvido catastrófico’.
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SUMMARY:Seminario: Computer vision for safer and efficient medicine - Dr. Pablo Márquez Neila - UniBe
DESCRIPTION:Medical datasets are getting increasingly larger and richer in terms of both amount and heterogeneity of collected data. The analysis and evaluation of these enormous datasets poses a challenge to clinicians and experts in healthcare systems around the world. Thanks to its effectiveness processing and extracting knowledge from large datasets\, it is expected that machine learning will become a standard tool in healthcare in the following years\, as it will help clinicians in screening\, diagnosis\, and patient-tailored treatment suggestion. Computer vision will be a fundamental piece of this revolution\, whereas more than 90% of the medical data are from images. In this context\, I will present a general overview on how we are using computer vision and machine learning in a variety of medical problems\, with a special focus on ophthalmology. We will dive into the details of a reinforcement learning method for faster and more efficient patient-attentive perimetry testing\, and into the challenges of making computer vision systems robust to unexpected inputs using a novel technique for out-of-distribution (OOD) detection.
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