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        ADL 93《計算機視覺》開始報名了

        閱讀量:331
        2018-10-11

        學科前沿講習
        The CCF Advanced Disciplines Lectures

        CCF ADL 93

         計算機視覺

        20181029-31 北京

        微信圖片_20181010142255

        報名網址:http://conf2.ccf.org.cn/ADL93

        掃描二維碼進行報名

        計算機視覺是當前人工智能的重要研究領域之一,并已成為人工智能應用的重要手段。鑒于計算機視覺近期的蓬勃發展,本期講習班圍繞計算機視覺的熱點,講授當前計算機視覺的前沿最新進展。本講習班旨在幫助學員從中快速學習當前計算機視覺的熱點和前沿技術,了解學科發展動向和重要的應用方法,開闊科研視野,增進學術交流和增強實踐能力。

        本期CCF學科前沿講習班《計算機視覺》邀到了計算機視覺重量家學者做主題報告。他對計算機視覺的基算法、關方法以及當前問題進行深入淺出的介,并如何開展本域前沿技術研究等進行探討,使參加者在了解學科熱點、提高理論水平的同時,掌握最新技術趨勢。

        主任:王亮 中科院自化所

                         鄭偉詩 中山大學
        辦單位:中國算機學會

        活動日程:

        2018年10月29日(周一)

        09:00-09:15 開班儀式

        09:15-09:30   合影

        09:30-12:00 專題講座1:Learning to Build a New Reality

                               虞晶怡,上海科技大學信息科學與技術學院正教授、副院長

        12:30-14:00   午餐

        14:00-16:30   專題講座2:深度度量學習與視覺內容理解

                              魯繼文,清華大學自動化系副教授、博士生導師、青千、國家優青

        2018年10月30日(周二)

        09:30-12:00   專題講座3:生成對抗網絡及其應用研究

                              赫然,中國圖象圖形學學會視覺大數據專委會秘書長,國家優青

        12:30-14:00   午餐

        14:00-16:30   專題講座4:后深度學習時代的視覺計算模型與方法

                               山世光,中科院智能信息處理重點實驗室常務副主任

        2018年10月31日(周三)

        09:30-12:00   專題講座5:復雜行為視頻的深度識別方法與應用:從淺層特征和深度模型

                               喬宇,中科院深圳先進技術研究院集成所副所長

        12:30-14:00   午餐

        14:00-16:30   專題講座6:云、端、芯上的視覺計算

                              孫劍,曠視科技(Face++)首席科學家

        16:30-17:00   結業式 

        (如有變動,以現場為準)


        特邀者:

        1

        虞晶怡上海科技大學教授

        講者簡介虞晶怡2000美國加州理工學院(Caltech用數學及算機科學雙學士學位,2005美國麻省理工學院(MIT計算機與電子工程博士學位。自2005年起,先后任美國特拉大學助理教授、副教授和正教授,任上海科技大學信息科學與技學院正教授、副院。虞教授期從事算機視覺算成像、算機形學、生物信息學等域的研究工作,已120多篇學術論, 其中超60表于國CVPR/ICCV/ECCV和期刊TPAMI上。他的研究得美國自然科學基金會、美國國立生研究院、美國陸軍研究所以及美國空科學研究所等機構助。虞教授是美國國家科學基金杰出青年NSF CAREER Award得者。他曾擔任CVPR/ICCV/ECCV/ICCP/NIPS等多個人工智能國際頂級的程序主席、域主席。現為三個國際頂級期刊IEEE TPAMIIEEE TIPElsevier CVIU 委。虞教授將擔任人工智能 ICPR 2020IEEE CVPR 2021的大會程序主席。

        報告題目:Learning to Build a New Reality

        摘要There have been tremendous advances on applying deep learning techniques for 2d image understanding. In contrast, very little work has focused on employing deep learning for modeling datasets beyond 2D such as 3D geometry and 4D light fields. In this talk, I present several latest works from our group on in this exciting new arena, with a focus on their applications to virtual and augmented reality and computational photography. I first present a novel deep surface light field (DSLF) technique. A surface light field represents the radiance of rays originating from any points on the surface in any directions. Traditional approaches require ultra-dense sampling to ensure the rendering quality. Our DSLF works on sparse data and automatically filling in the missing data by leveraging different sampling patterns across the vertices and at the same time eliminates redundancies due to the network's prediction capability. For real data, we address the image registration problem as well as conduct texture-aware remeshing for aligning texture edges with vertices to avoid blurring. Next, I present an end-to-end deep learning scheme to establish dense shape correspondences and subsequently compress 3d dynamic human bodies. Our approach uses sparse set of panoramic depth maps or PDMs, each emulating an inward-viewing concentric mosaics (CM). We then develop a learning-based technique to learn pixel-wise feature descriptors on PDMs. The results are fed into an autoencoder-based network to achieve ultra-high compression ratio.

        2

        孫劍,曠視科技(Face++)首席科學家

        講者簡介:孫劍博士,目前在曠視科技(Face++)擔任首席科學家曠視研究院院孫劍博士畢業于西安交通大學,畢業后加入微研究院,任至首席研究。其主要研究方向是基于深度學像理解、人臉識別、和影學,在頂級和期刊上100 余篇,谷歌學引用55,000 余次,H-index 75,其中11篇引用超1000 有國或美國35 項。2009 2016 年兩次CVPR 最佳,曾擔任ICCV 2011 CVPR 2014-2017域主席。 2010 年被MIT Technology Review評選為全球35 歲以下杰出青年創新者 2015 ImageNet COCO圖像識別五項冠軍, 2016 得國家自然科學二等2017 COCO & Places 圖像理解大賽三項冠軍,2018COCO & Mapillary圖像大賽四項冠軍。 領導研究的ResNetsFaster RCNNShuffleNet等技目前被廣泛用在學和工界。

        報告題目: 云、端、芯上的視覺計算

        摘要越來越大和越來越深的神經網絡不斷降低著識別錯誤率,甚至在不少語音和圖像識別任務上超過了人類。但是這些深度網絡也對計算提出了新的要求和挑戰:在很多視覺應用場景中,我們需要在不同的計算平臺上最大化推理算法的性能。在這個報告,我將介紹一系列我們的近期分別針對云、移動端、芯片的深度神經網絡設計工作,包括ResNet,ShuffleNet,DorefaNet等,以獲得最佳的識別精度。同時也會介紹一些曠視科技在云、端、芯等應用場景的人工智能實踐。

        3

        山世光技術研究所研究

        介:山世光,中科院算所研究、博任中科院智能信息理重點實驗室常副主任。他的研究為計算機視覺和機器學,在人臉識別識別上有超20年的研發經驗帶領團隊獲十余次國內外學術競賽亞軍,所研的人臉識別成功用于公安部出入境管理局、十幾省公安、多款華為手機等。已在國內外刊物和學術會議上發表論文300余篇,其中CCF A類論文70余篇,文被谷歌學引用14000余次。曾邀擔任()ICCVCVPR, ACCVICPRFGICASSP10+領域主流國際會議的領域主席,現/曾任IEEE TIP, CVIU, PRL,Neurocomputing, FCS等國刊物的(AE)。研究成果2005年度國家科技步二等2015年度國家自然科學二等

        報告題目:后深度學習時代的視覺計算模型與方法

        摘要:近年來,得益于有效利用大強監本的深度神算機視覺和模式識別多任上取得了跨越式的步,然而大量現實問題得大強監本,因此弱督、小本等復數據條件下的機器學研究具有重要理用價。本座將在回深度學習視覺計展及落地困的基礎上,討論后深度學習時代計算機視覺領域需要解決的一些關鍵挑戰,特別是在復雜數據條件下的視覺學習問題,并介紹在這些視覺問題上的若干近期研究進展

        4

        喬宇,中科院深圳先進技術研究院研究員

        講者簡介:喬宇,研究員,中科院深圳先進技術研究院集成所副所長,廣東省機器視覺與虛擬現實重點實驗室常務副主任。入選科技部中青年科技創新領軍人才、是廣東省科技創新領軍人才、深圳鵬程學者長期特聘教授。從事計算機視覺、深度學習和機器人等領域的研究,已在包括PAMIT-IPIJCVCVPR ICCVECCVAAAI等重要國和期刊上表學術論150余篇,多次在ChaLearn, LSun, ActivityNet,EmotionW等國際評測中取得第一,ImageNet 2016場景分類任務第二名。主持科技部重點發計課題,國家自然科學基金聯合基金重點項目、中國科學院國際合作重點,粵港合作等項目。曾獲中國科學院盧嘉錫青年人才獎。擔任IEEE ICIST 2014程序委會主席。

        報告題目:為視頻的深度識別方法與應用:從淺層特征和深度模型

        摘要:基于視頻的行分析和理解是算機視覺的一個基本問題,在控、人機交互、視頻檢索、網路媒體等域有重要的應用。與圖像相比,行為視頻包含有豐富的運動信息數據維度也更高。同時由于視頻中包含行為人、視角、背景、運動、遮擋等復雜的變化,非受控條件下的復雜行為識別和理解一直是一個極具挑問題。在告中,我將介面向復典方法和最新展,特是我們課題組近年來開展的一些工作(CVPR13, ICCV13, CVPR 14, ECCV 14, CVPR15, IJCV 15, CVPR16,ECCV16,ICCV17CVPR18,PAMI 18)。內容包括視頻特征編碼、表示、跡卷特征池化、運向量CNN序分割模型、空注意模型等。我的方法在公開多類別數據UCF101, HMDB51上取得了先的識別率,在ActivityNet 16, ChaLearn等國際競賽中取得第一。

        5

        魯繼文,清華大學副教授

        講者簡介:魯繼文,清華大學自動化系副教授、博士生導師,中組部青年千人計劃入選者,國家優秀青年基金獲得者。主要研究方向為計算機視覺、模式識別和機器學習,發表IEEE Transactions系列60余篇(其中PAMI論文11篇),ICCVCVPRECCVNIPS論文40余篇,谷歌學引用6000余次,谷歌H指數40IEEE 最佳2次。主持國家重點研發計課題1項、國家自然科學基金項目2項。擔任IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video TechnologyIEEE Transactions on Biometrics, Behavior, and Identity SciencePattern Recognition7個國期刊委,中國工程院院刊Engineering青年通訊專家,ICIPICPRICMEWACV20多個國議領域主席,IEEE信號理學會多媒體信號理技會委IEEE信號理學會信息取與安全技會委IEEE電路與系統學會多媒體系統與應用技術委員會委員。

        報告題目:深度度量學視覺內容理解

        摘要:深度度量學將深度學的特征表示能力與度量學的相似性刻畫能力相合,以端端的方式實現從原始入到出的感知,在多個視覺內容理解任中取得了重要展。告首先述深度度量學的基本思想和研究展,然后介大學自化系智能視覺實驗室近年來所提出的面向視覺內容理解的多個深度度量學方法,主要包括深度判度量學、深度遷移度量學、深度抗度量學、深度耦合度量學、深度局部度量學、深度多度量學和深度哈希度量學等,以及它在人和屬性識別、物體跟蹤與識別、跨模匹配與識別像和視頻檢索等多個視覺內容理解任務中的應用。

        6

        赫然博士,中國科學院自化研究所研究

        講者簡介赫然博士,中國科學院自化研究所模式識別國家重點實驗室研究,中國科學院科學與智能技卓越新中心年骨干,中國科學院大學位教授。20012004年于大理工大學獲計算機科學學士和士;2009年于中國科學院自化研究所,模式識別與智能系工學博士。2010年至今,在模式識別國家重點實驗室任助理研究、副研究目研究、研究;擔任中國科學院大學人工智能技學院模式識別教研室副主任,中國形學學會視覺大數據委會秘書長。從事模式識別應用基研究,獲得中國科學院青年人才、北京青年秀科技文一等、吳文俊人工智能科學技術創等,并用到生物特征識別和智能視頻監控,在面智慧城市管需求的系平臺上取得成功用,取得一定經濟效益。近期主要聚焦在生成式深度學以及大像生成中遇到的瓶頸問題,展開圖像模式分析基研究。出版信息理習專1部;在IEEE TPAMITIPTIFSTNNLSTKDETBDTSMCS威國期刊以及NIPSICCVCVPRIJCAIAAAISIGIRACM MM威國議發130篇,研究工作得國家自然科學基金秀青年科學基金

        報告題目:生成抗網及其用研究

        摘要:生成抗網GAN, Generative Adversarial Networks)是深度學的主要成部分,是機器學算機視覺領域的重要研究內容之一。它起源于像數據的生成,而被廣泛用于人工智能的各個域。人臉圖像生成是抗生成網的主要用之一,通過對圖像的內容行重進而創造出從內容或表上完全不同的像。通生成新的像,不但可以提高原有像的量,同時還可以為識別分析算法提供大量的訓練數據。本課程將在對抗生成網絡理論和方法介紹的上,結合實際商業應用,介紹近期開展的人臉圖像生成方法和用,具體告內容包括全光函數、生成抗網、身份保持失和人臉圖像旋、人超分、表情生成等

        學術主任:

        7

        王亮博士,中科院自動化所研究,博IEEE、國模式識別協會會士(IAPR Fellow),模式識別國家重點實驗室副主任、形學學會視覺大數據委會主任、算機學會算機視覺專委會秘書長視頻大數據產業術創盟秘書長子學會青年科學家俱部副主席。中科院百人劃入者(秀),國家杰出青年科學基金得者,國家青年科技獎獲得者,中科院科學與智能技卓越新中心骨干人才,國家重點研發計目首席。2004中科院自化所工學博士學位。2004-2010年分在英國帝國理工學院、澳大利什大學、墨本大學及英國巴斯大學工作。主要研究域是模式識別算機視覺、大數據分析等。

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        鄭偉詩,中山大學數據科學與算機學院教授。他主要面向大模智能視頻監控,展開視頻圖像信息與信號的理研究,并開展大模機器學的算法和理研究。他目前的主要研究域是:視頻監控下的行人身份識別與行信息理解。他已100余篇主要學術論文,其中70余篇表在識別和模式分類領域IEEE TPAMIIEEE TIPIEEE TNNLS等國主流威期刊和ICCVCVPR算機學會推薦A類國際學術會議。擔任Pattern Recognition等期刊的委,擔任AVSS 2012ICPR 2018BMVC 2018 Area Chair等。國家秀青年科學基金、英國皇家學會牛學者基金等項目支持。


        報名須知:

        1、報名費:CCF會員2500元,非會員3000元。開班現場報名,需繳納報名費4000元(僅支持公務卡,銀行卡,不收取現金)。食宿交通自理。根據交費先后順序,會員優先的原則錄取,額滿為止。
        給予西部五所高校兩個名額,可免費,限CCF會員, 需個人提出書面申請并加蓋院系公章,將電子版發至[email protected], CCF將按照申請順序進行錄取。 (五所高校的名單如下:新疆大學,青海大學,云南大學,貴州大學,寧夏大學。)
        2、報名截止及繳費說明:

        (1)報名截止日期:2018年10月29日。報名請預留不會攔截外部郵件的郵箱。
        (2)CCF會員報名,請務必在報名表中填寫在有效期內的CCF會員號。否則按非會員處理;
        3、聯系:李紅梅  
        郵箱 : [email protected]  電話:18810669757




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