<div dir="ltr"><div dir="ltr"><div class="gmail_default" style="font-size:small"><div class="gmail_default"><div class="gmail_default"><div class="gmail_default" style="font-weight:bold"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">When: <span style="font-weight:400">    Wednesday, February 20th </span><span class="gmail-m_-8074624296106913199gmail-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="font-weight:400">at</span><span style="font-weight:400"> </span><b>11:00 am</b></font></div><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_-8074624296106913199gmail-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_-8074624296106913199gmail-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_-8074624296106913199gmail-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"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><font face="arial, helvetica, sans-serif"><span style="font-weight:bold;color:rgb(0,0,0)">Who:</span><span style="color:rgb(0,0,0)">       Fisher Yu, UC Berkeley</span></font><h2 style="font-weight:normal;margin:1.2em 0px;color:rgb(65,65,66)"><font face="arial, helvetica, sans-serif" size="2" style="font-size:small"><font color="#000000"><b>T</b></font><font color="#000000"><b>itle:       </b></font></font><font size="2">Towards Human-Level Recognition via Contextual, Dynamic, and Predictive Representations</font></h2></div><div class="gmail_default"><b>Abstract:</b><br></div><div class="gmail_default"><div>Existing state-of-the-art computer vision models usually specialize in single domains or tasks. This specialization isolates different vision tasks and hinders deployment of robust and effective vision systems.  In this talk, I will discuss unified image representations suitable for different scales and tasks through the lens of pixel-level prediction. These connections, built by the study of dilated convolutions and deep layer aggregation, can interpret convolutional network behaviors and lead to model frameworks applicable to a wide range of tasks. Beyond scales and tasks, I will argue that a unified representation should also be dynamic and predictive. I will illustrate the case with input-dependent dynamic networks, which lead to new insights into the relationship of zero-shot/few-shot learning and network pruning, and with semantic predictive control, which utilizes prediction for better driving policy learning. To conclude, I will discuss on-going system and algorithm investigations which couple representation learning and real-world interaction to build intelligent agents that can continuously learn from and interact with the world.<br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><b>Host:</b> <a href="mailto:greg@ttic.edu" target="_blank">Greg Shakhnarovich</a></div><br class="gmail-m_-8074624296106913199gmail-Apple-interchange-newline"></div></div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default"><br></div><div class="gmail_default"><br></div><br class="gmail-Apple-interchange-newline"></div><div><div dir="ltr" class="gmail_signature" data-smartmail="gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Mary C. Marre</font><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Administrative Assistant</font></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6"><b>Toyota Technological Institute</b></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">6045 S. Kenwood Avenue</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Room 517</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Chicago, IL  60637</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">p:(773) 834-1757</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">f: (773) 357-6970</font></i></div><div><b><i><a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank"><font face="arial, helvetica, sans-serif">mmarre@ttic.edu</font></a></i></b></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div><br></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Tue, Feb 19, 2019 at 3:31 PM Mary Marre <<a href="mailto:mmarre@ttic.edu">mmarre@ttic.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 dir="ltr"><div><div><div style="font-size:small;font-weight:bold"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">When: <span style="font-weight:400">    Wednesday, February 20th </span><span class="gmail-m_-8074624296106913199gmail-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="font-weight:400">at</span><span style="font-weight:400"> </span><b>11:00 am</b></font></div><div style="font-size:small"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:small;font-weight:bold"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">Where:<span style="font-weight:400">    </span><span class="gmail-m_-8074624296106913199gmail-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_-8074624296106913199gmail-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_-8074624296106913199gmail-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 style="font-size:small"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><font face="arial, helvetica, sans-serif" style="font-size:small"><span style="font-weight:bold;color:rgb(0,0,0)">Who:</span><span style="color:rgb(0,0,0)">       Fisher Yu, UC Berkeley</span></font><h2 style="font-weight:normal;margin:1.2em 0px;color:rgb(65,65,66)"><font face="arial, helvetica, sans-serif" size="2" style="font-size:small"><font color="#000000"><b>T</b></font><font color="#000000"><b>itle:       </b></font></font><font size="2">Towards Human-Level Recognition via Contextual, Dynamic, and Predictive Representations</font></h2><br class="gmail-m_-8074624296106913199gmail-Apple-interchange-newline"></div><div style="font-size:small"><b>Abstract:</b><br></div><div style="font-size:small"><div>Existing state-of-the-art computer vision models usually specialize in single domains or tasks. This specialization isolates different vision tasks and hinders deployment of robust and effective vision systems.  In this talk, I will discuss unified image representations suitable for different scales and tasks through the lens of pixel-level prediction. These connections, built by the study of dilated convolutions and deep layer aggregation, can interpret convolutional network behaviors and lead to model frameworks applicable to a wide range of tasks. Beyond scales and tasks, I will argue that a unified representation should also be dynamic and predictive. I will illustrate the case with input-dependent dynamic networks, which lead to new insights into the relationship of zero-shot/few-shot learning and network pruning, and with semantic predictive control, which utilizes prediction for better driving policy learning. To conclude, I will discuss on-going system and algorithm investigations which couple representation learning and real-world interaction to build intelligent agents that can continuously learn from and interact with the world.<br></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div><div><b>Host:</b> <a href="mailto:greg@ttic.edu" target="_blank">Greg Shakhnarovich</a></div><br class="gmail-m_-8074624296106913199gmail-Apple-interchange-newline"></div></div><div style="font-size:small"><br></div><div style="font-size:small"><br></div><div style="font-size:small"><br></div><div style="font-size:small"><br></div><div style="font-size:small"><br></div><div style="font-size:small"><br></div><div><div dir="ltr" class="gmail-m_-8074624296106913199gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Mary C. Marre</font><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Administrative Assistant</font></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6"><b>Toyota Technological Institute</b></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">6045 S. Kenwood Avenue</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Room 517</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Chicago, IL  60637</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">p:(773) 834-1757</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">f: (773) 357-6970</font></i></div><div><b><i><a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank"><font face="arial, helvetica, sans-serif">mmarre@ttic.edu</font></a></i></b></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div><br></div><br><div class="gmail_quote"><div dir="ltr" class="gmail_attr">On Thu, Feb 14, 2019 at 3:51 PM Mary Marre <<a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank">mmarre@ttic.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><div style="font-size:small;font-weight:bold"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">When: <span style="font-weight:400">    Wednesday, February 20th </span><span class="gmail-m_-8074624296106913199gmail-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="font-weight:400">at</span><span style="font-weight:400"> </span><b>11:00 am</b></font></div><div style="font-size:small"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><div style="font-size:small;font-weight:bold"><font color="#000000" face="arial, helvetica, sans-serif">Where:<span style="font-weight:400">    </span><span class="gmail-m_-8074624296106913199gmail-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_-8074624296106913199gmail-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_-8074624296106913199gmail-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 style="font-size:small"><font face="arial, helvetica, sans-serif"><br></font></div><font face="arial, helvetica, sans-serif" style="font-size:small"><span style="font-weight:bold;color:rgb(0,0,0)">Who:</span><span style="color:rgb(0,0,0)">       Fisher Yu, UC Berkeley</span></font><h2 style="font-weight:normal;margin:1.2em 0px;color:rgb(65,65,66)"><font face="arial, helvetica, sans-serif" size="2" style="font-size:small"><font color="#000000"><b>T</b></font><font color="#000000"><b>itle:       </b></font></font><font size="2">Unified Image Representations for Semantic, Geometric, and Motion Perception</font></h2></div><div><b>Abstract:</b><br></div><div style="font-size:small"><div>Existing state-of-the-art computer vision models usually specialize in single domains or tasks. This specialization isolates different vision tasks and hinders deployment of robust and effective vision systems.  In this talk, I will discuss unified image representations suitable for different scales and tasks through the lens of pixel-level prediction. These connections, built by the study of dilated convolutions and deep layer aggregation, can interpret convolutional network behaviors and lead to model frameworks applicable to a wide range of tasks. Beyond scales and tasks, I will argue that a unified representation should also be dynamic and predictive. I will illustrate the case with input-dependent dynamic networks, which lead to new insights into the relationship of zero-shot/few-shot learning and network pruning, and with semantic predictive control, which utilizes prediction for better driving policy learning. To conclude, I will discuss on-going system and algorithm investigations which couple representation learning and real-world interaction to build intelligent agents that can continuously learn from and interact with the world.<br></div><div><br></div><div><b>Host:</b> <a href="mailto:greg@ttic.edu" target="_blank">Greg Shakhnarovich</a></div><div><br></div><div><br></div><div><br></div></div><div><div dir="ltr" class="gmail-m_-8074624296106913199gmail-m_5159318120685850543gmail_signature"><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><div><div dir="ltr"><font face="arial, helvetica, sans-serif">Mary C. Marre</font><div><font face="arial, helvetica, sans-serif">Administrative Assistant</font></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6"><b>Toyota Technological Institute</b></font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">6045 S. Kenwood Avenue</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Room 517</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif" color="#3d85c6">Chicago, IL  60637</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">p:(773) 834-1757</font></i></div><div><i><font face="arial, helvetica, sans-serif">f: (773) 357-6970</font></i></div><div><b><i><a href="mailto:mmarre@ttic.edu" target="_blank"><font face="arial, helvetica, sans-serif">mmarre@ttic.edu</font></a></i></b></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div></div>
</blockquote></div></div>
</blockquote></div></div>