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融合知識表達學習的視覺推理模型和應用

來源:科學技術處、自動化系發布時間:2019-06-24

【讲座题目】融合知識表達學習的視覺推理模型和應用

【講座時間】2019年6月25日(星期二)上午9:00

【講座地點】保定一校區綜合樓一樓學術報告廳

【主 讲 人】陈添水 研究员

【主講人簡介】

陈添水,2018年获得中山大学工学博士学位,随后在暗物智能公司担当主任研究员,研究偏向包括盘算机视觉、深度学习以及图推理模型。目前为此,陈博士在顶级期刊和集会上宣布论文十余篇,在多个国际知名期刊和集会(例如,TIP, TMM, TNNLS, CVPR, ICCV)上担当审稿人。陈博士获得IEEE ICME 2017最佳论文钻石奖。

【內容簡介】

現有的視覺識別算法依賴外觀信息設計深度網絡模型,在物體檢測、分類等任務上取得巨大發展。然而,視覺理解不僅依賴其外觀信息,往往還需要高層常識知識的推理。人類之所以能夠透徹地舆解其看到的視覺場景,是因爲了解许多領域關聯的先驗知識,並能夠據此進行有效地學習和推理。另外,爲滿足機器人、無人駕駛等新的智能系統的需要,視覺任務從簡單的識別/檢測,發展到結構化的高層語義推理。理解這些高層視覺信息越发依賴于常識知識推理。本報告主要介紹團隊在知識嵌入的深度推理模型方面的一系列進展,以及其在大規模圖像理解的應用。

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