Skip-Convolutions for Efficient Video Processing with Amir Habibian - #496

47:59
 
Поширити
 

Manage episode 296153016 series 2355587
Зроблено TWIML and Sam Charrington і знайдено завдяки Player FM та нашій спільноті. Авторські права належать видавцю, а не Player FM, і аудіоматеріали транслюються безпосередньо з сервера видавця. Натисніть на кнопку Підписатися, щоб слідкувати за оновленнями в Player FM або скопіюйте і вставте посилання на канал до іншої програми для подкастів.

Today we kick off our CVPR coverage joined by Amir Habibian, a senior staff engineer manager at Qualcomm Technologies.

In our conversation with Amir, whose research primarily focuses on video perception, we discuss a few papers they presented at the event. We explore the paper Skip-Convolutions for Efficient Video Processing, which looks at training discrete variables to end to end into visual neural networks. We also discuss his work on his FrameExit paper, which proposes a conditional early exiting framework for efficient video recognition.

The complete show notes for this episode can be found at twimlai.com/go/496.

537 епізодів