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报名 | “智见AI”SpringCamp:物体检测与深度神经网络模型设计

發布時間:2024/10/8 javascript 45 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 报名 | “智见AI”SpringCamp:物体检测与深度神经网络模型设计 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.



AI未來的路在哪里?有的先行者早已智見!掃描下文中的二維碼或點擊閱讀原文,即可參與本次“智見AI”SpringCamp——計算機視覺之物體檢測與深度神經網絡模型設計專場,與大咖一同“智見”未來。


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“智見AI”SpringCamp——計算機視覺之物體檢測與深度神經網絡模型設計專場

2019年5月11日(周六)

清華大學主樓二層接待廳


5月11號,曠視攜手數位學術大咖,在清華大學主樓二層接待廳,以CV人才培養和產學研落地為宗旨,為諸位青年人才帶來“智見AI”SpringCamp——計算機視覺之物體檢測與深度神經網絡模型設計專場。掃碼文末二維碼或點擊閱讀原文即可報名參與。


本次活動由中國計算機學會計算機視覺專委(CCF-CV)主辦,由清華大學自動化系與曠視承辦,支持媒體包括:機器之心、量子位、AI研習社、PaperWeekly、CVer。


舉辦此系列學術訓練營,邀請頂尖學術大咖分享最新的領域研究成果,詣在為各大高校的青年學術人才以及行業尖端人才提供技術前沿交流與學習的機會,促進青年學術人才的培養,推動技術的進步以及產學研的落地。


下面是本次活動的議程、嘉賓與報告的詳細介紹:



代季峰?


報告主題:卷積神經網絡中的幾何形變建模


個人簡介:代季峰,現任微軟亞洲研究院計算機視覺組資深研究員。他于2009年在清華大學自動化系獲得本科學位,后繼續在本系直博,于2014年獲得博士學位,2012年至2013年間在UCLA訪學。2014年至今在微軟亞洲研究院視覺組工作,從事圖像理解和深度學習領域的科研。他在本領域頂級會議期刊上發表文章二十余篇,Google Scholar統計引用3500余次。他是R-FCN物體檢測算法和Deformable ConvNets的作者。他和團隊曾獲得COCO物體識別競賽的兩次第一名(2015,2016)和一次第三名(2017)。他曾擔任AAAI 2018的Senior PC Member。


張士峰


報告主題:物體檢測算法的對比探索以及展望


個人簡介:張士峰,中科院自動化所2015級直博生,導師李子青研究員,研究方向為基于深度學習的物體檢測,主要包括通用物體檢測、人臉檢測、行人檢測。目前已發表論文16篇,其中第一作者論文11篇,包括3篇CVPR、IJCV、ICCV、ECCV、IJCAI、AAAI等,在投論文5篇,在申專利4項,擔任TPAMI、TNNLS、TMM、CVPR、ICCV、ECCV等國際期刊和會議的審稿人,獲CCF-CV學術新銳獎、百度獎學金、國家獎學金、唐立新獎學金、必和必拓獎學金、攀登一等獎學金、三好學生、國際人臉檢測競賽季軍、最佳學生論文獎、VALSE2018年度最佳學生論文提名獎等榮譽。


張祥雨


報告主題:高效輕量級深度模型的研究與實踐


個人簡介:張祥雨,曠視研究院研發總監。2017年博士畢業于西安交通大學。期間參加微軟亞洲研究院聯合培養博士生項目,師從孫劍博士和何愷明博士,研究方向包括深度卷積網絡設計,深度模型的裁剪與加速等。曾在CVPR/ICCV/ECCV/NIPS/TPAMI等頂級會議/期刊上發表論文十余篇,獲CVPR 2016最佳論文獎,并多次獲得頂級視覺競賽ImageNet/COCO冠軍。代表作包括ResNet/ShuffleNet v1/v2等,Google Scholar引用數25000+。


白翔


報告主題:不規則文字檢測與識別


個人簡介:白翔,華中科技大學電信學院教授、副院長,國家防偽工程技術中心副主任,國家萬人計劃“青年拔尖人才”入選者,主要研究方向計算機視覺與模式識別、文檔分析等。已在計算機視覺與模式識別領域一流國際期刊和會議如PAMI、CVPR等發表論文50余篇。擔任期刊Pattern Recognition, Pattern Recognition Letters, Frontier of Computer Science, 自動化學報編委。曾擔任CVPR19、AAAI19等主流國際會議的領域主席/資深技術程序委員或競賽主席,應邀給ICDAR 2017做大會主題報告。曾獲得 AAAI-2019 Outstanding SPC Award,入選2014-2018年Elsevier中國高被引學者。


胡杰


報告主題:視覺注意力機制在模式設計中的發展與應用


個人簡介:胡杰,碩士畢業于北京大學軟件與微電子學院。2016年至今在Momenta視覺感知組工作,主要從事卷積神經網絡的模式設計和分布式GPU集群的優化。他是SENet的作者,曾獲得ImageNet2017圖像識別競賽的冠軍和ImageNet2016場景識別競賽的亞軍。


俞剛


報告主題:Beyond RetinaNet and Mask R-CNN


個人簡介:俞剛,曠視研究院Research Leader、Detection 組負責人,2014年畢業于新加坡南洋理工大學。博士畢業后在南洋理工大學從事 research fellow 的研發工作。2014年底加入曠視。其主要研究方向主要集中在計算機視覺以及機器學習方面,包括物體檢測,語義分割,行人姿態估計以及行人動作行為分析。自2010年以來,已經在頂級會議如 CVPR, AAAI, ECCV 以及頂級期刊如 IEEE Transaction on Image Processing, IEEE Transaction on Multimedia 等上面發表學術論文二十余篇。同時著有書籍一本。俞剛博士帶隊參加 2017 COCO+Places挑戰賽獲得檢測第一名,人體姿態估計第一名;接著,帶隊參加2018 COCO+Mapillary挑戰賽,獲四項世界第一。


黃高


報告主題:面向快速推理的卷積神經網絡結構設計


個人簡介:黃高,清華大學自動化系助理教授。2009年和2015年分別從北京航空航天大學和清華大學獲得學士和博士學位。2015年至2018年為美國康奈爾大學計算機系博士后。其主要研究領域為機器學習和計算機視覺。其博士論文獲得中國自動化學會優秀博士學位論文以及清華大學優秀博士論文一等獎。目前在NIPS,ICML,CVPR等國際頂級會議及IEEE多個匯刊共計發表學術論文30余篇,GoogleScholar引用5000余次。曾獲得全國百篇最具影響國際學術論文、CVPR最佳論文獎(DenseNet)、世界人工智能大會SAIL先鋒獎以及吳文俊人工智能自然科學一等獎等獎勵和榮譽。


程明明


報告主題:開放環境下的自適應視覺感知


個人簡介:程明明,2012年博士畢業于清華大學,之后在英國牛津從事計算機視覺研究,并于2014年回國任教,2016年起任南開大學教授,國家“萬人計劃”青年拔尖人才,首批天津市杰出青年基金獲得者。其主要研究方向包括:計算機圖形學、計算機視覺、圖像處理等。已在IEEE PAMI, ACM TOG等CCF-A類國際會議及期刊發表論文40余篇。相關研究成果論文他引11,000余次,最高單篇他引2,700余次。其研究成果在華為、騰訊等公司的旗艦產品中得以應用。其中,顯著性物體檢測技術被華為Mate 10等旗艦手機作為亮點特性,于產品發布會中展示。其研究工作曾被英國《BBC》、德國《明鏡周刊》、美國《赫芬頓郵報》等權威國際媒體撰文報道。



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總結

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