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融合常识表达学习的视觉推理模型和应用

来源:科学技术处、自动化系发布时间:2019-06-24

【讲座题目】融合常识表达学习的视觉推理模型和应用

【讲座时间】2019年6月25日(星期二)上午9:00

【讲座地点】保定一校区综合楼一楼学术报告厅

【主 讲 人】陈添水 研究员

【主讲人概况】

陈添水,2018年获得中山大学工学博士学位,随后在暗物智能企业担任主任研究员,研究方向包括计算机视觉、深度学习以及图推理模型。目前为此,陈博士在顶级期刊和会议上发表论文十余篇,在多个国际知名期刊和会议(例如,TIP, TMM, TNNLS, CVPR, ICCV)上担任审稿人。陈博士获得IEEE ICME 2017最佳论文钻石奖。

【内容概况】

现有的视觉识别算法依赖外观信息设计深度网络模型,在物体检测、分类等任务上取得巨大发展。然而,视觉理解不仅依赖其外观信息,往往还需要高层常识常识的推理。人类之所以能够透彻地理解其看到的视觉场景,是因为了解很多领域关联的先验常识,并能够据此进行有效地学习和推理。另外,为满足机器人、无人驾驶等新的智能系统的需要,视觉任务从简单的识别/检测,发展到结构化的高层语义推理。理解这些高层视觉信息更加依赖于常识常识推理。本报告主要先容团队在常识嵌入的深度推理模型方面的一系列进展,以及其在大规模图像理解的应用。

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