第101期CCF-CV走进高校系列报告会(@广东工业大学)云直播活动圆满结束

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2021-06-14


2021年6月4日(星期五)下午,由中国计算机学会计算机视觉专委会主办,广东工业大学计算机学院承办的CCF-CV走进高校系列报告会第101期活动以云直播形式成功举办。本次报告会邀请到4位专家做特邀报告,他们是:中山大学赖剑煌教授、厦门大学纪荣嵘教授、哈尔滨工业大学(深圳)徐勇教授和上海交通大学严骏驰副教授。广东工业大学计算机学院曾安教授和费伦科博士担任本次报告会执行主席和主持人。


活动伊始,广东工业大学计算机学院院长程良伦教授致欢迎辞。他首先代表广东工业大学计算机学院对四位演讲嘉宾表示热烈的欢迎和衷心的感谢。随后,他介绍了广东工业大学计算机学院概况,并希望借助这次报告会能和各位专家与同行加强学术交流与合作,帮助广东工业大学计算机学院进步。最后,程院长预祝本次报告会取得圆满成功,为“CCF-CV走进高校系列报告会活动”新的100期开个好头!致辞结束后,四位受邀嘉宾分别展开了精彩纷呈的学术报告。


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报告信息


厦门大学纪荣嵘教授进行了主题为“深度神经网络的压缩与加速研究”的学术分享。纪老师首先简单回顾了深度神经网络的发展和实际应用面临的挑战,然后围绕加速和压缩两方面对深度神经网络的效率提升进行了深入的讨论。报告覆盖了六种典型的压缩与加速技术的详细介绍,包括参数共享、网络剪枝、参数量化、张量分解、知识蒸馏和结构搜索。随后纪老师分享了其研究团队近年来在相关领域的研究成果,包括HRank、ABCPruner、PAMS、BNAS、RBNN、LRDKT和GAL等模型。最后展示了相关模型在低功耗前端视觉计算中的实际应用。


中山大学赖剑煌教授进行了主题为“行人重识别方法与小股人群重识别若干新进展”的学术分享。赖教授首先全面系统地分析小股人群重识别的科学问题以及近年来小股人群重识别的研究进展,并重点分享了赖教授团队在小股人群重识别方面的最新研究进展,包括基于显著点细粒度表征的小股人群重识别算法和基于孪生网络的小股人群重识别算法,进而为我们分享了他们团队建立的小股人群图像数据集,包括Pedestrian-Group2和SYSU-Group数据集,并对小股人群重识别研究进行展望,提出了五项未来的研究方向。然后,赖教授为我们系统地介绍了行人重识别研究的最新研究动态,并重点介绍了赖教授实验室在行人重识别的两个工作,包括基于模态相关特征的可见光一红外行人重识别方法、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。赖教授的精彩分析让我们对行人重识别以及小股人群重识别有了全面且深刻的认识,对下一步开展相关研究具有重要借鉴意义。


哈尔滨工业大学(深圳)徐勇教授进行了主题为“医学影像分析方法”的学术分享。报告内容以MR医学图像重建、糖尿病视网膜图像病变分析和乳腺图像肿块检测与分类三种多模态应用为例,分享了基于深度神经网络的多模态学习思路与方法。首先,徐老师分别简要介绍了三种应用的理论基础和研究挑战,并总结相关的解决方案。然后,徐老师为大家详细地介绍了其团队近年来的几项研究成果,包括MR医学图像领域的前端加速方式混合域重建和后端超分辨率重建方案,糖网领域的非局部块关系学习、深度学习和树图数据分析方案,以及乳腺肿块领域的形态学、深度学习和半监督方案等。


上海交通大学严骏驰副教授进行了主题为“组合优化问题的机器学习求解初探”的学术分享。严老师深入浅出地为大家介绍了组合优化问题的相关概念和应用技术。然后围绕单图匹配、二图匹配、超图匹配以及多图匹配等经典组合优化问题进行详细的介绍。严老师向大家展示了其结合深度学习提出的最新组合优化研究成果:CAO方法的核心思想是寻找更具表达意义的中间节点来描述原始的异构数据,实现数据的匹配问题;PCA-GM方法的核心思想是将图匹配问题转化为节点匹配问题,从而得到组合匹配的全局最优解;NGM方法从数学本质上提出了基于图神经网络的组合优化方法,该方法可推广到单图匹配、多图匹配和超图匹配问题。最后,严老师展望了其他组合优化问题的研究发展。

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活动总结


报告结束后,主持人费伦科老师再次对四位报告专家以及CCF-CV专委会表示衷心的感谢!受广州近期受疫情影响,服从防疫需要,本次报告会临时由线下改为线上如期举办,更难得的是,讲者的报告质量不打折扣,听众的参与热情丝毫不减,B站人气峰值达5000+!也为下次再次邀请各位专家到广东工业大学进行线下交流和指导工作做好充分准备!


会议承办单位介绍:


广东工业大学(简称广工)是一所以工为主、工理经管文法艺结合、多科性协调发展的省属重点大学、广东省高水平大学重点建设高校。工程学、材料科学、计算机科学、化学、环境科学与生态学等5个学科进入ESI全球学科排名前1%行列,其中工程学已进入1.6‰。2020年跻身软科世界大学学术排名世界高校500强,泰晤士高等教育世界大学排名位列中国大陆高校34-50名,USNews2020世界大学工科排行榜内地排名第45位、世界排名第268位。广东工业大学计算机学院是广东工业大学重点建设学院之一,计算机本科专业已开办三十多年,涵盖计算机科学与技术、软件工程和网络空间安全三个一级学科。现有1个二级学科博士点、2个一级学科硕士点和2个工程硕士点。拥有1个全国一流专业“计算机科学与技术”、1个广东省一流专业“网络工程”、1个广东省优势重点学科“计算机科学与技术”、1个省级名牌专业“计算机科学与技术”和1个校级重点学科“计算机软件与理论”。现有1个国家地方联合工程研究中心、2个广东省重点实验室和8个广东省工程技术研究中心。2018年,计算机科学进入ESI全球前1%,跨入国内高水平学科行列。

活动背景

2015 年11 月起,CCF计算机视觉专委会(CCF-CV)在全国范围内率先开展走进高校系列报告会、走进企业系列交流会等特色活动,在学术界、工业界产生了热烈反响,受众遍及祖国大江南北。CCF 计算机视觉专委会欢迎各兄弟学会、专委会借鉴,共同推动我国相关领域的学术繁荣和产业发展!

活动申请

如您想了解活动申请相关信息,请看活动申请链接。如您有意申请CCF-CV活动,请与专委会秘书处联系。联系方式:

毋立芳:lfwu@bjut.edu.cn

杨巨峰:yangjufeng@nankai.edu.cn