【CSIG云讲堂】5月26日,王兴刚主讲:面向高效率物体识别的神经网络设计和搜索

科技工作者之家 2020-05-25

“CSIG云讲堂”是中国图象图形学学会主办的系列网络直播学术活动,通过线上交流模式,为图像图形领域专家、学生、从业者提供免费高质量的学术服务,依托数字化平台实现云端互动,有效传播前沿科技成果。



嘉宾介绍

王兴刚,华中科技大学电子信息与通信学院副教授,研究生导师。主要研究方向为样本和计算高效的物体识别技术。分别于2009年和2014年在华中科技大学获得学士和博士学位。2010年6月至2011年8月,美国天普大学(Temple University)访问学者,2013年2月至2013年9月,美国加州大学洛杉矶分校(UCLA)访问学者。发表论文80余篇,其中包括顶级期刊和会议论文(IEEE TPAMI, IEEE TIP, CVPR, ICCV, ECCV, NIPS, ICML, AAAI)30余篇。谷歌学术(Google Scholar)引用次数超过3600次。担任Image and Vision Computing(IMAVIS)期刊编委,IEEE TPAMI, JMLR, IEEE TIP, IEEE T Cybernetics, PR, ICCV, CVPR, ECCV, NIPS, ICML, AAAI等期刊会议审稿人。担任中国图象图形学学会图象视频通信专业委员会秘书长,VALSE第二届资深AC委员会成员。2012年获“微软学者”奖(全亚洲10名获奖者),2015年入选中国科协“青年人才托举工程”,2016年获湖北省优秀博士论文奖,入选华中科技大学“学术前沿青年创新团队”,2017年获中国电子教育学会优秀博士论文提名奖,湖北省自然科学二等奖(排名第四),Pattern Recognition等杂志优秀审稿人奖等,2018年获CCF-腾讯犀牛鸟基金优秀奖,ECCV'18大规模视频物体分割竞赛第二名,ICCV'19大规模视频物体分割竞赛第二名。更多信息请参考个人主页:https://xinggangw.info。

报告介绍

报告题目:面向高效率物体识别的神经网络设计和搜索报告摘要:在图像视频中进行高效率物体识别(分类、检测、分割等)技术是众多人工智能应用中的关键模块。本报告将从神经网络的高效率注意力机制和神经网络架构搜索(NAS)两个方面介绍如下工作:(1)基于稀疏图神经网络的高效全图上下文建模技术,介绍Criss-Cross Network(CCNet)与自注意力网络的关系及其在语义分割问题上的优异性能;(2)基于稠密连接搜索空间(DenseNAS)的网络宽度搜索和多阶段计算量分布优化,介绍NAS技术如何继续提升MobileNetV2和ResNets等经典人工设计的网络;(3)快速神经网络自适应技术,介绍如何实现网络架构的迁移学习,用极低的计算开销实现物体检测和语义分割网络架构搜索。

参考文献

1. Zilong Huang, Xinggang Wang, Lichao Huang, Chang Huang, Yunchao Wei, Wenyu Liu. CCNet: Criss-Cross Attention for Semantic Segmentation. ICCV, 2019.

2. Jiemin Fang, Yuzhu Sun, Qian Zhang, Yuan Li, Wenyu Liu, Xinggang Wang. Densely Connected Search Space for More Flexible Neural Architecture Search. CVPR, 2020.

3. Jiemin Fang, Yuzhu Sun, Kangjian Peng, Qian Zhang, Yuan Li, Wenyu Liu, Xinggang Wang. Fast Neural Network Adaptation via Parameter Remapping and Architecture Search. ICLR, 2020.

直播信息

直播时间

5月26日(星期二)19:00-20:00

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CSIG图像图形技术挑战赛

CSIG图像图形技术挑战赛是由中国图象图形学学会(CSIG)主办的系列赛事,旨在促进我国图像图形技术及相关产业的发展和应用,解决企业面临的技术难题,扩大企业宣传,帮助企业吸引更多的优秀人才。首届挑战赛包含三个竞赛项目,欢迎报名参赛。

“基于短视频的人脸解析”

4月23日-6月8日


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“胸部X光片多征象检测”

报名截止时间:4月30日

初赛 :4月23日-5月25日

复赛 :5月26日-6月8日

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“遮挡目标和群目标检测”

报名开始时间:2020年4月30日

训练集发布时间:2020年4月20日

测试集发布时间:2020年6月1日

结果提交时间:2020年6月2日-4日

获奖队伍公示:2020年6月10日-20日

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