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第二届多模态认知计算省重点实验室青年论坛


发表日期:2021-06-18 供稿:管理员

论坛介绍 

2021619日(周六)上午08:30-08:40  

线下地点:雷竞技官网磬苑校区行知楼负一楼学术报告厅

 

 

报告一: 大规模图像的多粒度目标检测

报告人:南开大学  程明明  教授

报告时间:2021619日(周六)上午8:40

线下地点:雷竞技官网磬苑校区行知楼负一楼学术报告厅

 

报告简介:从图像中快速准确地获取目标信息是计算机视觉的核心任务。鲁棒的目标检测与信息提取需要对不同粒度的信息进行高效的整合。本报告从多层次卷积特征融合、基于短连接的多尺度融合与深度监督、基于分层递进残差设计的层内多尺度特征表达、时序多层次信息提取、霍夫空间度尺度检测、多模型高效融合、多图像联系分析等角度入手,系统地介绍南开大学媒体计算团队在边缘检测、显著性物体检测、图像分类、语义分割、物体检测、关键点估计、视频动作分割,语义线检测、行人计数、年龄估计、图像超分辨率等领域的最新研究进展。同时,本次报告也将从实例、图像、以及整个数据集三个粒度出发,对大规模图像集合进行联合分析,以减少图像理解算法对大规模精确标注的依赖。

报告人简介:程明明,南开大学教授,计算机系主任,国家“万人计划”青拔、“优青”。他的主要研究方向是计算机视觉和计算机图形学,在SCI一区/CCF A类国际期刊和会议上发表学术论文100余篇,论文Google学术引用2万余次,一作论文单篇最高引用3800余次,连续4年入选Elsevier中国高被引学者榜单。技术成果被应用于华为手机智能拍照、推想科技CT影像智能分析、金风科技风电设备运行监控、和中化农业病虫害识别等领域。获得ACM中国新星奖、天津市青年科技奖、吴文俊人工智能自然科学二等奖、中国图象图形学学会自然科学一等奖、教育部自然科学一等奖等奖项。现为中国图象图形学学会副秘书长,天津市人工智能学会副理事长,并担任SCI一区期刊IEEE TIP编委。

 

  二:基于图网络计算的行为质量评估研究

报告人:中山大学  郑伟诗 教授

报告时间:2021619日(周六)上午9:30

线下地点:雷竞技官网磬苑校区行知楼负一楼学术报告厅

 

报告简介:基于计算机视觉的行为评估是最近发展起来的新颖行为分析方向,旨在通过分析视频中人体等动作的精细描述来分析动作执行的规范性。以往的工作主要集中在全场景建模的研究,包括视觉对象的躯体和背景描述,但这些工作忽略了人体局部关节的关联互动建模,以至于无法满足细粒度和高精度的动作质量评估。为此,本工作提出基于图网络计算的关节关系建模,以建模更精细的关节运动。具体而言,通过构建可训练的深度图网络,分析关节运动的交互作用,进一步构建了关节共性模块和关节差异模块,以更精细地学习关节运动演变;其中,关节共性模块建模某些身体部位的总体运动,而关节差异模块则建模身体部位内的运动差异。本工作还进一步拓展,构建长时间动作评估。在汇报中,还将演示上述研究如何被应用于中学生实验行为质量的评估。

报告人简介:郑伟诗博士,中山大学计算机学院教授、副院长、机器智能与先进计算教育部重点实验室副主任。他主要面向大规模智能视频监控里的行人身份识别与行为分析。关于面向大规模监控网络下的行人追踪问题,他在国内外较早和持续深入开展跨视域行人重识别的研究,发表一系列以跨视域度量学习为主线的研究工作,并最近集中展开无监督和弱标注学习建模,力图解决“大数据小标注”下的图像视频分析问题。他已发表170余篇主要学术论文,其中在IEEE Trans. on PAMI(T-PAMI)发表13篇、International Journal of Computer Vision(IJCV)发表3篇、国际A类学术会议论文76篇。他SCI他引3500多次,Google Scholar引用1次,担任Pattern Recognition、《自动化学报》等期刊的编委,担任ICCV、CVPR、IJCAI 、BMVCArea Chair。他是国际IEEE 多媒体系统与应用(MSA)技术委员会委员和国际IEEE 视觉信号处理与通信(VSPC)技术委员会委员。他主持国家重点研发课题一项、国家自然科学基金委-广东大数据科学中心中集成项目重点课题一项及其他5个国家级项目。获全国2020水下目标检测算法赛光学图像赛项一等奖、获CVPR等国际顶级学术会议竞赛第一名3次。获中国图象图形学学会自然科学奖一等奖、广东省自然科学奖一等奖、广东省自然科学奖二等奖等;获国家优秀青年科学基金、英国皇家学会牛顿高级学者基金和广东省创新领军人才项目支持。

 

报告三:一种简单有效的多核聚类算法

报告人:国防科技大学 刘新旺 教授

报告时间:2021619日(周六)上午10:30

线下地点:雷竞技官网磬苑校区行知楼负一楼学术报告厅

 

报告简介:提出了矩阵范数正则化多模态聚类算法以降低冗余性和增强多样性;提出了缺失多模态分类、聚类算法以解决具有缺失模态的分类、聚类等学习问题;提出了噪声多模态分类、聚类算法以解决具有噪声模态的分类、聚类等学习问题。

报告人简介:刘新旺,国防科技大学算机学院教授、博导,国家自然科学基金秀青年基金得者。主要研究趣包括核算法、多视图算法、深度聚等。IEEE Trans及CCF A类论60余篇,包括IEEET-PAMI、IEEE T-KDE、IEEET-IP、NeurIPS、CVPR、ICCV、AAAI、IJCAI等。谷歌学引用4100余次 。担任AAAI 2020-2021、IJCAI2020-2021等国人工智能顶级的高程序委会委,以及Information Fusion的编委。主持科技部“新一代人工智能” 重大、国家自然科学基金面上目、青年基金各一,研究成果曾湖南省自然科学一等。

 

报告四:高性能视觉跟踪算法

报告人:大连理工大学 王栋 教授

报告时间:2021619日(周六)上午11:20

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报告简介:视觉跟踪算法近年已取得突破性进展,但复杂现实环境中的各种场景变化和平台限制对跟踪算法提出了以强鲁棒性、高精准度、易迁移、低计算量”为导向的高性能要求。为此,团队近年来从针对鲁棒外观模型更新控制、模板和搜索区域特征融合、通用尺度估计模块设计及嵌入式平台部署需求这四方面开展研究,分别提出了元更新器模型、Transformer融合模型、Alpha-Refine尺度估计模块和NAS跟踪网络搜索模型,显著提升了跟踪算法精度的同时降低了参数量和计算量。以上方面工作均发表在CVPR2020/2021上。

报告人简介:王栋, 大连理工大学, 信息与通信工程学院副院长、教授、博导, 研究方向为视觉目标感知与跟踪。迄今在本领域顶级会议(CVPR/ICCV)及期刊(TPAMI/TIP)发表论文30余篇, 谷歌学术引用5000余次;获得国际视觉目标跟踪竞赛VOT冠军(5次), CCF自然科学二等奖, 教育部自然科学二等奖, CVPR2020最佳论文提名等学术奖励;获批国家自然科学基金优秀青年科学基金、面上项目等。

 

主办单位:多模态认知计算安徽省重点实验室,雷竞技官网

 

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