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報(bào)告題目:開(kāi)放環(huán)境下視覺(jué)表面缺陷檢測(cè)
報(bào)告人:李澤超
報(bào)告人單位:南京理工大學(xué)
報(bào)告時(shí)間:11月27日(星期四)14:30
會(huì)議地點(diǎn):崇德A樓604會(huì)議室
舉辦單位:計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院(人工智能學(xué)院)
報(bào)告人簡(jiǎn)介:
李澤超,南京理工大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院/人工智能學(xué)院/軟件學(xué)院教授、院長(zhǎng)。研究興趣主要是多模態(tài)智能分析、計(jì)算機(jī)視覺(jué)等。主持國(guó)家杰出青年科學(xué)基金、新一代人工智能?chē)?guó)家科技重大專(zhuān)項(xiàng)課題、國(guó)家自然科學(xué)基金聯(lián)合基金重點(diǎn)項(xiàng)目等;入選國(guó)家級(jí)人才項(xiàng)目,發(fā)表CCF A類(lèi)期刊和會(huì)議論文80余篇;獲得江蘇省科學(xué)技術(shù)一等獎(jiǎng)2項(xiàng)、中國(guó)電子學(xué)會(huì)自然科學(xué)一等獎(jiǎng)1項(xiàng)等;獲得ACM MM Asia 2020和2024兩年度最佳論文獎(jiǎng)等;擔(dān)任IEEE TPAMI、 TNNLS、TCSVT、TMM等期刊編委。
報(bào)告摘要:
圖像視頻大數(shù)據(jù)智能分析與識(shí)別在多種實(shí)際應(yīng)用中具有至關(guān)重要的作用,比如工業(yè)生產(chǎn)、瑕疵檢測(cè)、無(wú)人駕駛等。為此,我們研究了開(kāi)放環(huán)境下視覺(jué)異常檢測(cè)問(wèn)題,主要介紹面向視覺(jué)異常檢測(cè)的特征學(xué)習(xí)、語(yǔ)義分割以及異常檢測(cè)等,提出了基于塊對(duì)角結(jié)構(gòu)的特征學(xué)習(xí)方法與特征選擇方法,協(xié)同分析通道上下文和空間上下文的語(yǔ)義分割模型,基于特征蒸餾學(xué)習(xí)、分區(qū)記憶、自監(jiān)督分割引導(dǎo)和非對(duì)稱(chēng)蒸餾分割的異常檢測(cè)方法。最后介紹一些相關(guān)的實(shí)際應(yīng)用情況。
審核:劉學(xué)軍
