2020年5月10日上午，由中国计算机学会计算机视觉专委会（CCF-CV）主办，山东大学-山东省人工智能研究院联合承办，微软亚洲研究院协办的第86期CCF-CV走进高校系列报告会——“智能媒体计算”以云直播的方式成功举行。本期报告会特邀清华大学季向阳教授、中山大学赖剑煌教授、中国科学院计算所山世光研究员、西安电子科技大学石光明教授、微软亚洲研究院王井东首席研究员、西安交通大学薛建儒教授6位专家学者做报告。由山东大学聂礼强教授、甘甜副教授、吴建龙助理教授担任本次报告会的执行主席。

报告会由山东省科学技术协会副主席、山东省计算中心主任杨美红进行开场致辞。杨主任首先代表山东省科学技术协会以及山东省计算中心对六位讲者表示衷心感谢，对老师和同学们的到来表示热烈欢迎。随后，杨主任简要介绍了走进高校系列报告会的开展情况和本次报告会的主题与讲者信息。最后，杨主任表示，希望能够以本次报告会为契机，加强省内外学者间在计算机视觉和智能媒体等人工智能相关领域的合作和交流，促进我国人工智能领域的快速发展，同时也吸引更多的人才来鲁工作，充分利用人工智能为传统产业的升级赋能，共同推动山东省新旧动能的快速转换。

报告信息

季向阳教授报告的题目是“基于视觉的物体位姿估计”。季教授首先讲述了物体6D位姿估计的应用场景以及解决该问题的一些方法。随后，季教授分享了他的团队设计的基于深度卷积神经网络的位姿迭代匹配框架DeepIM。之后，季教授进一步介绍了将平移和旋转分开，实现了当前最优的6D位姿估计性能的CDPN框架。最后，季教授介绍了引入强化学习的，在无真实位姿标注情况下实现高精度物体6D位姿估计的方法。

赖剑煌教授报告的题目是“行人重识别方法若干新进展”。赖教授首先介绍了行人再识别技术的发展历程和其距实用化所需要的研究课题与一些典型工作。随后，赖教授分享了他的团队在该领域的三个相关工作，分别是基于平滑领域对抗和p记忆知识巩固的跨域行人重识别方法、采用双流网络的时空关联的行人重识别方法和基于模态相关特征的可见光-红外行人再识别方法。

山世光博士报告的题目是“深度理解人的视觉读心技术及进展”。山老师首先介绍了基于视觉的“读心”技术的内涵和外延及其在各个领域上的应用前景。随后，山老师为大家分享了他的课题组在读心方面的一些工作，包括在自闭症儿童早期诊断上的应用探索、遮挡鲁棒的人脸表情识别、基于半监督和自监督学习的面部动作检测以及基于远距离普通摄像头的心率估计。

石光明教授报告的题目是“AI语义问题探讨”。石教授首先探讨了“信息”对于智能处理的意义，进而引出了语义的概念和其重要性。随后，石教授阐述了人脑智能的基础是语义。语义指的是不同模态信号之间互相的解释与表达，而智能领域很多基础问题的解决思路就是语义空间的定义和语义的计算。最后，石教授分享了他的团队在语义方面的最新研究成果，包括基于语义的知识学习网络和知识嵌入图卷积网络。

王井东博士报告的题目是“Learning high-resolution and object-contextual representations for semantic segmentation”。王老师首先介绍了图像分割的重要应用和技术背景，指出图像分割任务研究的两个主要问题是分辨率和上下文。王老师详细地介绍了他的团队在该领域的两个最新研究成果：保持分辨率的并联重复融合网络-HRNet和目标上下文分析技术。这两项技术是王老师团队在Cityscapes语义分割榜单排名第一的方法的核心技术。HRNet的代码已开源：https://github.com/HRNet/HRNet-Semantic-Segmentation。

薛建儒教授的报告题目是“无人驾驶与混合增强智能”。首先介绍了无人驾驶技术的发展现状及无人驾驶的两条技术路线，自主智能和人车路协同。指出自主驾驶方面的研究重点是如何在感知到运动的流水线架构引入人的作用或认知计算模型。然后探讨了如何把人的作用引入感知-运动回路的研究思路，并介绍了课题组在构建感知-运动的直觉性认知计算框架方面的探索与取得的部分进展。

此次CCF-CV走进高校系列报告会持续了四个多小时，六位专家既生动展示了当前计算机视觉的前沿技术，又为与会观众开展研究指明了研究方向。

报告首次采用“微软AI讲堂”云直播的方式，哔哩哔哩平台人气峰值接近1.7万！观众通过线上弹幕积极进行互动、交流和提问，专家也给出了详细的解答，极大地鼓舞了大家的科研热情。报告会在热烈的气氛中圆满结束。

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