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視覺遷移學習與應用

文章作者: 責任編輯:唐亮 審核人: 文章來源:

報告題目:視覺遷移學習與應用

報 告 人:李文   教授

報告時間:12月3日 15:00-17:00

報告地點:明理樓B306

報告人簡介:

李文,電子科技大學教授,博士生導師,國家海外高層次人才計劃入選者。主要研究方向為計算機視覺與遷移學習,專注于開放場景下的視覺模型泛化性難題,提出多個有影響力的跨領域的目標檢測、語義分割等計算機視覺算法模型,在T-PAMI、IJCV、CVPR、ICCV、ECCV等在內的領域重要國際期刊和國際會議論文100余篇,Google Scholar的總引用次數10000余次。擔任領域內重要學術期刊和國際會議審稿人或程序委員會委員、CVPR 2025、CVPR 2024、ACM MM 2024、AAAI 2023、AAAI 2021、WACV 2025、WACV 2024、WACV 2023領域主席、ACM權威綜述ACM Computing Surveys編委(Associate Editor)等。帶領團隊榮獲國內外多項人工智能競賽獎項,研究成果獲四川省科技進步一等獎等。

報告內容摘要:

近年來,以深度學習為代表的數據驅動的機器學習方法在計算機視覺任務中取得令人矚目的成功,但同時也存在數據依賴的現象。在實際開放場景下的視覺應用中,常面臨數據覆蓋不足、場景動態變化等挑戰,深度學習模型表現不佳、泛化性不足。在本報告中,我將結合計算機視覺的任務來討論泛化性問題以及解決泛化性問題的主要思路,分享當前遷移學習在解決計算機視覺任務泛化性問題的一些案例。

更新時間:2024-11-29

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