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学术报告《弱监督图像语义分割》
            2020-08-08

报告时间:2020年8月9日(周日)19:00-21:00

报告形式:腾讯会议(ID:405678912)

报告题目:《弱监督图像语义分割》

报告人简介:赵耀,教授,博士生导师,国家杰出青年基金获得者,万人计划科技创新领军人才,第七届"信息与通信工程学科"国务院学科评议组成员,科技北京百名领军人才。现为北京交通大学信息所所长,“现代信息科学与网络技术”北京市重点实验室主任,“轨道交通控制与安全”国家重点实验室首届PI研究员,北京交通大学计算机与信息技术学院教授会主席,院学位委员会主席,“信号与信息处理”国家级重点学科责任教授。2004年入选教育部新世纪优秀人才支持计划,2012年作为团队带头人的“数字媒体信息处理”团队入选教育部创新团队,2015年该团队入选科技部重点领域创新团队。承担和完成国家自然基金重大国际合作项目等37项国家级项目。作为第一完成人获北京市科学技术奖一等奖等省部级奖励3项。曾获詹天佑铁道科技奖青年奖,全国高等学校优秀骨干教师、北京市五四奖章、北京市高等学校优秀青年骨干教师、国家百千万人才工程入选者等荣誉称号,享受国务院政府特殊津贴。

内容简介:图像语义分割,是涉及计算机视觉、模式识别及人工智能的交叉研究方向,是实现自动驾驶、智能监控、虚拟现实、医学图像诊断、机器人等国家重点应用的关键科学问题。目前,深度学习已经在图像语义分割领域取得了巨大突破。然而,大量的像素级标注通常需要消耗大量的时间、金钱和人力。因此,训练数据的不足或缺失已经成为制约图像语义分割进一步发展的关键因素之一。为减少像素级标注的巨大负担,近年来提出了许多弱监督图像语义分割技术,即利用大量容易获取的监督信息(如:图像标签)来完成更加复杂的图像语义分割任务。本报告将重点介绍课题组在基于深度学习的图像弱监督语义分割方面的部分研究成果。