第一百零四期CCF-CV走进高校系列报告会于湖北民族大学圆满结束

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2021-08-03


2021年7月30日下午,由中国计算机学会计算机视觉专委会(CCF-CV)主办、湖北民族大学承办的第104期CCF-CV走进高校系列报告会,以线下参会+线上同步直播的形式在湖北民族大学成功举办。本次活动邀请了北京大学林宙辰教授、重庆邮电大学李伟生教授、中国科学院自动化研究所张兆翔研究员、中国科学院信息工程研究所任文琦副研究员四位专家学者做特邀报告。湖北民族大学信息工程学院院长谢坤武教授担任报告会的执行主席和主持人。


报告会首先由湖北民族大学副校长祝建波教授致欢迎辞。他首先对参会的专委会领导及四位特邀专家表示衷心的感谢,随后介绍了湖北民族大学的办学传统、办学定位、办学宗旨以及近年来在服务地方、凝练办学特色方面所做的一些工作,他表示本次报告会是宝贵的学习交流机会,能够拓展师生的科研视野,促进合作交流,能够为湖北民族大学在相关领域的科学研究与学科融合带来指引和启发,希望与会师生认真学习、积极交流;最后,对计算机视觉专委会的大力支持以及各位特邀专家的辛勤付出再次表示了感谢,并祝愿活动取得圆满成功。


随后, CCF计算机视觉专委会主任北京大学查红彬教授代表中国计算机学会计算机视觉专委会欢迎大家参与活动,感谢湖北民族大学的精心筹办,感谢特邀讲者的辛勤付出。查老师充分肯定了本次活动的“线上+线下”会议形式,不仅能够让特邀讲者分享计算机视觉技术的学术成果,并可以与听众在线上就计算机视觉热点问题进行交流。


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报告信息


重庆邮电大学李伟生教授进行了主题为“多模态医学图像处理的多维可视化方法”的学术分享。李教授提出医学影像中的空域多模态,频域多维度的性质,针对目标分割中分界模糊,结构缺损的问题,建立了面向目标的三维分割模型下的交互式分割方法实现医学图像分割,构造满足一致性约束和时间平滑性约束的目标函数实现多模态图像配准,提出基于多方向多尺度邻域距离分解的方法实现多模态医学图像融合,根据多模态医学图像的高维特性设计传递函数实现医学图像的可视化,并分享了医学图像去噪与检索、医学图像分割、医学图像融合、图像特征和可视化五个方面的研究成果。最后,详细介绍了研究成果在马蹄足、骨畸形、婴幼儿足、心音大数据智能检测与诊断四个方面的应用情况。


国科学院自动化研究所张兆翔研究员进行了主题为“视觉目标检测大模型GAIA—面向行业的视觉物体检测一站式解决方案”的学术分享。张教授首先全面系统地分析了计算机视觉领域中物体检测的发展脉络,提出了从单一模型应用到特定领域和任务时,其存在着迁移困难、数据少、定制性差等问题,重点介绍了课题组最新进展GAIA模型。该模型能够针对不同任务和边缘计算,自动提供定制化模型,可以有效地减少中间变量,实现场景、数据与人的深度融合,提高适应性、定制性和准确性,减少标注量,具有较好的理论价值和应用前景。张教授的精彩报告让与会人员对GAIA模型有了较为全面的认识,对下一步开展相关研究具有重要引导意义。


中国科学院信息工程研究所任文琦副研究员进行了主题为“轻量级图像复原网络设计方法”的学术分享。任老师首先介绍了几种先验知识约束和域间自适应的图像复原模型,然后分析了虽然现有模型参数量和计算量都不断增加,但在超高清图像视频上的真实应用仍不理想的问题,重点介绍了几种面向4K超高清图像/视频实时处理的轻量级图像复原网络结构,包括图像分片并行处理、金字塔网络架构搜索,基于双边网格学习的模型等,以及这些轻量级网络在去模糊,去雾,高动态范围重建任务中的不同应用。


北京大学林宙辰教授进行了主题为“Learning Deep Sparse Regularizers” 的学术分享,林教授提出机器学习中常存在稀疏约束优化问题,如稀疏编码、低秩最小化和压缩感知等,然后回顾了以往研究大多集中在构建各种手工设计的稀疏正则化子上,针对特定任务从给定的输入数据中学习自适应稀疏正则化子的问题,林教授为我们详细介绍了一个深度稀疏正则化学习模型,它可以自适应地学习数据驱动的稀疏正则化子,展示了一个由多个可微和可重用块组成的神经网络,将该框架应用于多视图聚类和半监督分类任务,可以学习潜在的紧凑表示,且优于目前常用的手工设计的稀疏正则化子和最先进的多视图学习方法。

02

研究交流


湖北民族大学青年教师胡涛博士的汇报主题为“基于深度学习的文本生成图像技术研究与应用”,他提出通过分析社交媒体中文本数据的语义信息可以合成与文本语义信息一致的虚拟图像,介绍了基于多样性生成对抗网络和类型一致性约束的文本生成图像方法,展示了其用于土家织锦文化数字化保护与智能化生产方面的视觉识别应用,并提出了未来的工作计划。专家认为相关研究成果有特色、有亮点,对其中可能涉及的科学问题进行了探讨,并指出在未来相关工作更要围绕民族地区特色开展研究与应用。


湖北民族大学青年教师刘波博士的汇报主题为“结构化降维方法及其应用”,有别于以主成分分析(PCA)为代表的传统降维方法,刘波博士提出了一种能够保持基因表达矩阵结构信息的矩阵自适应切片方法(SRP),在简化存储和计算的同时,有效提高了单细胞数据的分类精度和稳健性。专家对刘博士的工作给与了肯定和评价,建议在现有工作的基础上考虑奇异值分解的随机算法和高维PCA算法,并对生物医学背景下的类别不平衡现象给予关注。

03

活动总结


此次CCF-CV走进高校系列报告会聚焦领域前沿,四位专家以通俗易懂和深入浅出的方式为参会人员带来精彩的报告分享。在研究点评环节专家们对两位青年教师的研究工作给予了肯定,并提出了中肯建议,为他们后续研究工作开拓了思路。最后,湖北民族大学谢坤武教授再次向各位特邀专家和现场参会人员表示感谢,并欢迎计算机视觉领域的同行专家学者来湖北民族大学大学指导和交流工作,报告会在全场热烈的掌声中圆满结束!

会议承办单位介绍


湖北民族大学是经教育部批准,以本科教育为主的省属普通本科院校,是省重点建设高校,是省政府和国家民委共建高校。学校秉承“博学、博爱、立人、达人”的校训和“艰苦奋斗、甘于奉献、自强不息、追求卓越”的民大精神,坚持“立足湖北,面向西部,辐射全国,服务基层”的办学定位,始终践行“为少数民族和民族地区服务、为国家发展战略服务”的办学宗旨,在人才培养、科学研究、社会服务和文化传承创新等方面形成了鲜明的办学特色。

湖北民族大学的历史溯源于1938年建立的湖北省立联中乡村师范分校,1984年经原国家教委批准,在恩施师专基础上筹建鄂西大学。1989年经原国家教委验收,定名为湖北民族学院,成为普通本科院校。2018年11月经教育部批准,更名为湖北民族大学。学校现有20个学院(部),一所直属附属三级甲等综合医院(附属民大医院),三所非直属附属三级甲等综合医院,有65个本科专业、8个一级学科硕士点、6个专业学位硕士点。学校有一支结构合理、素质良好的师资队伍。学校现有专任教师1095余人,具有博士学位的330人,其中教授133人。有国家级、省级专家人才50余人。

学校现有国家级各类本科教育教学质量工程项目(点)15项(个),省部级各类本科教育教学质量工程项目(点)102项(个)。省级研究生教育创新基地1个,省级研究生工作站4个,省级重点学科12个。有湖北省“楚天学者”计划设岗学科13个。有省部级重点实验室、人文社科重点基地、产业技术创新基地和技术推广中心7个,国家民委人文社科基地2个,湖北省“2011协同创新中心”1个。

学校紧密结合国家和地方经济社会发展开展科学研究工作。近五年来,承担省部级及以上科研项目226项,其中国家级重点项目2项,获省部级及以上各类科研奖励28项,出版学术专著122部,发表高水平学术论文1400余篇,获授权发明专利80项。《湖北民族学院学报》(哲学社会科学版)入选CSSCI来源期刊(扩展版)和2014年版、2020年版北大中文核心期刊。

肩负着新的历史使命的湖北民族大学,正坚定的走内涵发展道路,为把学校建设成为人民满意、特色鲜明、全国知名的应用型高水平民族大学而努力奋斗!