CCF西电学生分会特色系列活动之“计算讲堂”第五期 —-视觉识别和定位中的结构化深度学习方法探索

2019年7月11日下午，应计算机科学与技术学院副院长、CCF西电学生分会督导主任苗启广教授邀请，悉尼大学高级讲师欧阳万里来我院进行交流访问，并为研究生作了一场名为“视觉识别和定位中的结构化深度学习方法探索”的学术报告。参加本次报告的有教师和CCF西电学生分会会员等30余人。本次活动由计算机科学与技术学院刘如意博士主持。

报告开始，刘如意博士首先代表CCF西电学生分会和计算机科学与技术学院对欧阳万里的到来表示热烈欢迎，并对本次报告的嘉宾做了简单介绍，预祝本次学术报告圆满成功。

欧阳万里报告现场

欧阳万里指出物体识别与行为识别的实际需求与已知模型之间存在鸿沟，结构化学习方法可以作为填补差距的方法，并以此介绍了团队在结构化学习方向的最新科研进展。首先，欧阳万里提出可以利用上下文关系，排除不可能的结果，例如通过骨骼关系约束人体模型，使预测结果更加准确。然后，欧阳万里从结构化的输出和特征角度出发，介绍了Chained Cascade，Fish-Net，GBD-Net等新型深度学习结构化网络模型。随后，欧阳万里提出图像中的特征需要保持与修正而不应该相混合，以解决大、小样本检测概率存在巨大差距的问题。报告最后，欧阳万里对学生提出的问题进行了详尽的解答，使参与报告的师生加深了对结构化学习方法的理解。

报告结束后，参会人员一起合影留念。

参会人员合影

主办单位：

CCF西安电子科技大学学生分会

西安电子科技大学计算机科学与技术学院

讲者简介：

欧阳万里于香港中文大学电子工程系获得博士学位。悉尼大学高级讲师（相当于美国体制副教授）。 ICCV最佳审稿人，IJCV客座编辑（Guest Editor），IEEE高级会员，ICCV展示主席。担任TPAMI, IJCV, TOG, TIP, CVPR, ICCV, SIGGRAPH等期刊/会议的审稿人。研究方向包括计算机视觉，模式识别，深度学习，图像处理等。主要从事基于深度学习的物体检测与跟踪，以及与人相关的问题的课题研究。作为一作在TPAMI和IJCV发表7篇文章，并在计算机视觉领域一流国际会议CVPR,ICCV和NIPS等发表论文60余篇。其团队参加ImageNet竞赛获得2015年视频物体检测第一，2016图像/视频物体检测第一，2018 COCO竞赛物体检测第一。