嘉宾介绍

      叶茫，武汉大学计算机学院教授，博士生导师，第六届中国科协青年托举人才。曾任阿联酋起源人工智能研究院研究科学家，美国哥伦比亚大学访问学生。主要研究方向计算机视觉、多媒体检索、安防大数据分析等，发表国际期刊会议论文60余篇，其中第一/通讯作者发表CCF-A类论文20余篇，包括TPAMI，CVPR，ICCV等，入选ESI高被引论文5篇。谷歌学术引用2400余次，引用者包括图灵奖获得者Geoffery Hinton，Yann Lecun等。主持湖北省重点研发计划、国家自然科学基金面上项目等科研项目。获谷歌优秀奖学金、ICCV2021无人机行人检索大赛冠军等荣誉。

报告介绍

报告题目：开放场景下视觉学习及其目标检索应用

报告简介：深度学习近年来在多个视觉分析任务上取得了突破性的进展。然而现有视觉分析方法通常建立在封闭的实验性环境，依赖于以下的一些假设：1）有充足的训练标注数据；2）标注数据干净；3）数据模态统一等，此类方法在实际复杂开放环境下的应用受到了极大的挑战。本报告以我们在多媒体检索领域的研究为例，介绍我们在1）面向大规模无标签数据的无监督深度学习；2）面向噪声标注的鲁棒性深度学习；3）面向多模态数据的跨模态行人检索等三个方面的进展。

直播信息

直播时间

12月14日（星期二）19:00-20:00

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