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通知公告

深圳大学40周年校庆800场学术活动(第877场)+视觉伪装场景理解:视觉伪装场景理解

来源: 发布时间:2023-05-22 11:22:36 浏览次数: 【字体:

主讲嘉宾:范登平 研究员

时间: 2023524日(周三)午 10:30 11:30

地点: 深圳大学丽湖校区A2-517(1)大会议室

主持人: 杨鑫

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主讲嘉宾简介:

范登平,2019年获南开大学优秀博士生荣誉,曾任阿联酋起源人工智能研究院研究员,现为瑞士苏黎世联邦理工大学研究员(ETH Zurich),任CVPR领域主席、IJCAI资深程序委员会委员和CCF-CV执行委员。研究方向为计算机视觉、多模态学习和医学影像分析。在国际顶级期刊会议发表论文50余篇,含2次CVPR最佳论文提名、8篇IEEE TPAMI论文,谷歌学术引用1.1万余次,单篇最高引用1600余次,GitHub开源项目Stars近2K,两次入选斯坦福全球前2%顶尖科学家,获吴文俊人工智能自然科学奖、吴文俊优秀青年奖。提出的搜索识别模型SINet-V2大幅提升了伪装目标检测精度获国际领先水平。提出的并行反向注意力模型PraNet在MediaEval2020结肠镜息肉图像分割竞赛夺冠并被华为算法库使用。拥有16项中/美发明专利并被华为、阿里巴巴和日本LPIXEL等公司使用。

报告简介(Abstract):

伪装场景理解(Concealed Scene Understanding,CSU)是计算机视觉领域的重要研究方向,旨在通过人工智能技术识别具有伪装特性的物体。伪装场景通常包括经过掩盖、隐藏或其他方式伪装起来的物体,伪装物体可能会被忽略或难以识别,极大增加了计算机视觉中物体识别和图像细节分割的难度。CSU的目标是提高计算机视觉系统对伪装场景的感知和理解能力,以应对更加复杂和具有挑战性的场景。目前伪装场景相关的课题有:伪装目标检测、伪装目标分割、伪装实例分割、伪装目标计数、伪装实例排序、视频伪装目标检测、视频伪装目标分割等主题。本报告将从CSU出发,介绍相关前沿任务、技术、应用成果和未来研究趋势。

 

 

 

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