【直播】【CSIG云讲堂】武汉大学教授：开放场景下视觉学习及其目标检索应用

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嘉宾介绍

叶茫，武汉大学计算机学院教授，博士生导师，第六届中国科协青年托举人才。曾任阿联酋起源人工智能研究院研究科学家，美国哥伦比亚大学访问学生。主要研究方向计算机视觉、多媒体检索、安防大数据分析等，发表国际期刊会议论文60余篇，其中第一/通讯作者发表CCF-A类论文20余篇，包括TPAMI，CVPR，ICCV等，入选ESI高被引论文5篇。谷歌学术引用2400余次，引用者包括图灵奖获得者Geoffery Hinton，Yann Lecun等。主持湖北省重点研发计划、国家自然科学基金面上项目等科研项目。获谷歌优秀奖学金、ICCV2021无人机行人检索大赛冠军等荣誉。

报告介绍

报告题目：开放场景下视觉学习及其目标检索应用

报告简介：深度学习近年来在多个视觉分析任务上取得了突破性的进展。然而现有视觉分析方法通常建立在封闭的实验性环境，依赖于以下的一些假设：1）有充足的训练标注数据；2）标注数据干净；3）数据模态统一等，此类方法在实际复杂开放环境下的应用受到了极大的挑战。本报告以我们在多媒体检索领域的研究为例，介绍我们在1）面向大规模无标签数据的无监督深度学习；2）面向噪声标注的鲁棒性深度学习；3）面向多模态数据的跨模态行人检索等三个方面的进展。

《中国图象图形学报》创刊于1996年，月刊，是中国科学院主管，中国科学院空天信息创新研究院、中国图象图形学学会、北京应用物理与计算数字研究所主办的国内唯一一本全面报道与计算机图像图形学相关研究成果的专业学术期刊。主要报道方向有图像理解和计算机视觉、计算机图形学、图像分析和识别、图像编码和处理、遥感图像处理与GIS、医学图像处理、虚拟现实/3D可视化、多媒体技术和系统仿真等。是Scopus、EBSCO、JST等国际数据库收录期刊，北大中文核心、CSCD、CAJD等国内数据库收录。是CCF推荐中文期刊，中国国际影响力优秀学术期刊，中国精品科技期刊，并荣获中国最美期刊、华文出版物艺术设计大赛银奖等奖项。
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编辑：黄琦

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