<div dir="ltr"><p dir="ltr" style="color:rgb(0,0,0);font-family:-webkit-standard;line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt"><span style="font-family:Arial;color:rgb(47,47,47);background-color:transparent;font-variant-east-asian:normal;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap"><span style="font-weight:700;color:rgb(0,0,0);font-family:arial,helvetica,sans-serif">When: </span><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,helvetica,sans-serif">    </span><b><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,helvetica,sans-serif">Monday, May 13th </span><span class="gmail-m_-2721151437283684746m_1013670860951643791gmail-m_-7495815817567602776m_3625839121852408182gmail-m_-7171310685118433453gmail-m_-2735053071228372302gmail-m_7448609273631148031gmail-m_-2154329794935359533gmail-m_-8793282726721029490gmail-m_-3244609389970801979gmail-m_-3623658629141391452gmail-m_9092035972284487620gmail-m_3787129533418353062m_8623545428725725323gmail-m_2873882304663502708gmail-m_-3789046984517165451gmail-m_6280573200025755333gmail-m_5159318120685850543gmail-m_1790959466673216095gmail-m_-5333227643664982572m_2625127627517695854m_2683896348608817813gmail-m_7672563966056633266gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-m_8517121454174849988gmail-m_-6691959996525573090gmail-m_1517372298344856049gmail-m_491069367152086750gmail-m_-8327640324523575189gmail-m_2420618808463760418gmail-m_7960197898027616883gmail-m_8692226636264124041gmail-m_2794822896869921223gmail-m_7508998950622620526gmail-m_-7153355664495542534gmail-il" style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,helvetica,sans-serif">at</span><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,helvetica,sans-serif"> </span><span style="color:rgb(0,0,0);font-family:arial,helvetica,sans-serif">11:00 am *Please note special day*</span>
</b></span></p><div class="gmail_default"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div class="gmail_default" style="font-weight:bold"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">Where:<span style="font-weight:400">    </span><span class="gmail-m_-2721151437283684746m_1013670860951643791gmail-m_-7495815817567602776m_3625839121852408182gmail-m_-7171310685118433453gmail-m_-2735053071228372302gmail-m_7448609273631148031gmail-m_-2154329794935359533gmail-m_-8793282726721029490gmail-m_-3244609389970801979gmail-m_-3623658629141391452gmail-m_9092035972284487620gmail-m_3787129533418353062m_8623545428725725323gmail-m_2873882304663502708gmail-m_-3789046984517165451gmail-m_6280573200025755333gmail-m_5159318120685850543gmail-m_1790959466673216095gmail-m_-5333227643664982572m_2625127627517695854m_2683896348608817813gmail-m_7672563966056633266gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-m_8517121454174849988gmail-m_-6691959996525573090gmail-m_1517372298344856049gmail-m_491069367152086750gmail-m_-8327640324523575189gmail-m_2420618808463760418gmail-m_7960197898027616883gmail-m_8692226636264124041gmail-m_2794822896869921223gmail-m_7508998950622620526gmail-m_-7153355664495542534gmail-m_8421504075585210435gmail-m_3262824545120381495gmail-m_-1141671822915777344gmail-m_-7219251726624328345gmail-m_-8588148075564318222gmail-m_-8767966813928691312gmail-m_-1542318334608687154gmail-m_5717104778280916634gmail-m_4845490158781220632gmail-m_5124567205141626540gmail-m_3209361100497750746gmail-m_2953668934074478317gmail-m_-3155518689668024534m_9067904842688472155gmail-m_3071693547520408192gmail-il" style="font-weight:400"><span class="gmail-m_-2721151437283684746m_1013670860951643791gmail-m_-7495815817567602776m_3625839121852408182gmail-m_-7171310685118433453gmail-m_-2735053071228372302gmail-m_7448609273631148031gmail-m_-2154329794935359533gmail-m_-8793282726721029490gmail-m_-3244609389970801979gmail-m_-3623658629141391452gmail-m_9092035972284487620gmail-m_3787129533418353062m_8623545428725725323gmail-m_2873882304663502708gmail-m_-3789046984517165451gmail-m_6280573200025755333gmail-m_5159318120685850543gmail-m_1790959466673216095gmail-m_-5333227643664982572m_2625127627517695854m_2683896348608817813gmail-m_7672563966056633266gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-m_8517121454174849988gmail-m_-6691959996525573090gmail-m_1517372298344856049gmail-m_491069367152086750gmail-m_-8327640324523575189gmail-m_2420618808463760418gmail-m_7960197898027616883gmail-m_8692226636264124041gmail-m_2794822896869921223gmail-m_7508998950622620526gmail-m_-7153355664495542534gmail-il"><span class="gmail-m_-2721151437283684746m_1013670860951643791gmail-m_-7495815817567602776m_3625839121852408182gmail-m_-7171310685118433453gmail-m_-2735053071228372302gmail-m_7448609273631148031gmail-m_-2154329794935359533gmail-m_-8793282726721029490gmail-m_-3244609389970801979gmail-m_-3623658629141391452gmail-m_9092035972284487620gmail-m_3787129533418353062m_8623545428725725323gmail-m_2873882304663502708gmail-m_-3789046984517165451gmail-m_6280573200025755333gmail-m_5159318120685850543gmail-m_1790959466673216095gmail-m_-5333227643664982572m_2625127627517695854m_2683896348608817813gmail-m_7672563966056633266gmail-m_-6461243813863673855gmail-m_-742000311328020925gmail-m_7559459027998801583gmail-m_4801029585485711767gmail-il">TTIC</span></span></span><span style="font-weight:400">, 6045 S Kenwood Avenue, 5th Floor, Room 526</span></font></div><div class="gmail_default" style="font-weight:bold"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-weight:400"><br></span></font></div><p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt"><span style="color:rgb(47,47,47);background-color:transparent;font-variant-east-asian:normal;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap"><font style="color:rgb(34,34,34);white-space:normal"><span style="color:rgb(0,0,0)"><b>Who:</b></span><span style="color:rgb(0,0,0)"><b> </b>      <span class="gmail-m_-2721151437283684746m_1013670860951643791gmail-il">Richard</span> Zhang, </span></font></span><span style="font-family:arial,helvetica,sans-serif">Adobe Research</span></p><p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt"><font color="#000000"><br></font></p><p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt"><span style="color:rgb(47,47,47);background-color:transparent;font-variant-east-asian:normal;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><b>Title:        </b></font></span><font face="arial, helvetica, sans-serif">Image Synthesis for Self-Supervised Representation Learning</font></p><p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></p><p dir="ltr" style="line-height:1.38;margin-top:0pt;margin-bottom:0pt"><span style="background-color:transparent;font-variant-east-asian:normal;vertical-align:baseline;white-space:pre-wrap"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><b>Abstract: </b></font></span><font face="arial, helvetica, sans-serif">In recent years, deep convolutional networks have proven to be extremely adept at <i>discriminative</i> labeling tasks. Not only do networks solve the direct task, they also learn an effective, general representation of the visual world. We explore the use of deep networks for image <i>generation</i>, or synthesis. Generation is challenging, as it is difficult to characterize the perceptual quality of an image, and often times there is more than one “correct” answer. However, we show that networks can indeed perform the graphics task of image generation, and in doing so, learn a representation of the visual world, even without the need for hand-curated labels.</font></p><p class="MsoNormal" style="background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><u></u> <u></u></font></p><p class="MsoNormal" style="background-image:initial;background-position:initial;background-size:initial;background-repeat:initial;background-origin:initial;background-clip:initial"><font face="arial, helvetica, sans-serif">We propose BicycleGAN, a general system for image-to-image translation problems, with the specific aim of capturing the multimodal nature of the output space. We further study image colorization and develop automatic and user-guided approaches. Moreover, colorization, as well as general cross-channel prediction, is a simple but powerful pretext task for self-supervised representation learning. We demonstrate strong transfer to high-level semantic tasks, such as image classification, and to low-level human perceptual similarity judgments. For the latter, we collect a large-scale dataset of human judgments and find that our method outperforms traditional metrics such as PSNR and SSIM. We also discover that many unsupervised and self-supervised representations transfer strongly, even comparable to fully-supervised methods. Despite their strong transfer performance, deep convolutional representations surprisingly lack a basic low-level property -- shift-invariance. We propose to incorporate a classic but overlooked signal processing technique, low-pass filtering, into modern deep network architectures.<u></u><u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><u></u> <u></u></font></p><p class="MsoNormal"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><b>Bio:</b>       <span class="gmail-m_-2721151437283684746m_1013670860951643791gmail-m_-7495815817567602776m_3625839121852408182gmail-il"><span class="gmail-m_-2721151437283684746m_1013670860951643791gmail-il">Richard</span></span> <span class="gmail-m_-2721151437283684746m_1013670860951643791gmail-m_-7495815817567602776m_3625839121852408182gmail-il">Zhang</span> is a research scientist at Adobe Research, San Francisco. He recently obtained his PhD in EECS at UC Berkeley, advised by Professor Alexei A. Efros. His research interests are in computer vision, deep learning, machine learning, and graphics. He graduated summa cum laude with BS and MEng degrees from Cornell University in ECE in 2010. He is a recipient of the 2017 Adobe Research Fellowship.</font></p><div class="gmail_default"><div class="gmail_default"><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#000000"><br></font></div></div><div><b style="color:rgb(33,33,33)">Host:     </b><font face="arial, helvetica, sans-serif"><a href="mailto:greg@ttic.edu" target="_blank">Greg Shakhnarovich</a></font></div><div><br></div>-- <br><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div dir="ltr"><div dir="ltr"><b><font color="#0b5394">Alicia McClarin</font></b><div><div><font color="#0b5394"><i>Toyota Technological Institute at Chicago</i></font></div><div><div><font color="#0b5394"><i>6045 S. Kenwood Ave., </i></font><i style="color:rgb(11,83,148)">Office 518</i></div><div><font color="#0b5394"><i>Chicago, IL 60637</i></font></div></div><div><a href="http://www.ttic.edu/" target="_blank"><font color="#0b5394"><i>www.ttic.edu</i></font></a></div></div></div></div></div></div></div></div></div>