2019年7月12日，第76期CCF-CV走進高校系列報告會在伟德官网下app官方网站三牌樓校區科技會堂成功召開。本次研讨會由中國計算機學會計算機視覺專委會主辦，伟德官网下app官方网站承辦，江蘇省人工智能學會模式識别專委會、伟德官网下app官方网站通信與網絡技術國家工程研究中心、伟德官网下app官方网站寬帶無線通信與傳感網技術教育部重點實驗室、江蘇省圖象處理與圖象通信重點實驗室以及伟德官网下app官方网站信号處理與傳輸研究院協辦。本次研讨會邀請到華中科技大學劉文予教授、南京理工大學楊健教授以及哈爾濱工業大學左旺孟教授做特邀報告，并由伟德官网下app官方网站周全副教授擔任執行主席。三位專家就弱監督物體檢測、自主駕駛視覺環境感知與理解、多域視覺聯合增強與跨域遷移等前沿領域做了深入探讨。活動當天正值暑假并且天降大雨，但這絲毫沒有影響大家求知的熱情。來自東南大學、南京信息工程大學、南京工業大學、南京農業大學、伟德官网下app官方网站等高校的140餘名師生參加了本次研讨會，聆聽了專家的精彩報告，并同與會專家進行了積極讨論與交流。
伟德官网下app官方网站周全副教授首先緻辭，并對各位特邀專家來到伟德官网下app官方网站表示熱烈的歡迎和衷心的感謝。周全副教授表示，2018年1月7日，“CCF-CV走進高校活動”首次走進伟德官网下app官方网站，取得了巨大成功，并在學術界産生較大影響。此次再次在伟德官网下app官方网站舉辦該活動，是為了介紹和普及更加前沿的人工智能、計算機視覺和深度學習技術；聆聽學術界對領域内熱點議題的見解和讨論；同時讓領域内的專家學者進行良好的溝通交流，共同促進中國人工智能和計算機視覺領域的發展。
華中科技大學劉文予教授首先做特邀報告，其報告題目是“基于弱監督學習的物體檢測”。劉教授指出，傳統的深度學習物體檢測方法需要使用有詳細物體位置和類别标注的圖像數據進行訓練，但收集這些标注十分費時費力，而基于弱監督學習的物體檢測隻需要使用圖像級标注信息的數據進行訓練，獲取這些數據相對容易。為此，劉文予教授提出一系列弱監督物體檢測解決方案，并且結合課題組的工作，介紹了基于多示例學習的弱監督物體檢測網絡。該網絡使用多示例學習方法将候選區域分類結果進行聚合，使得網絡可以直接使用圖像級别标注作為訓練數據，并探索了在多任務學習的框架下同時建模和優化圖像分類和目标檢測任務的機制，通過兩種不同視覺任務之間的相互促進作用來提升彼此性能。
南京理工大學楊健教授的報告題目是“面向自主駕駛的視覺環境感知與理解”。楊教授首先介紹了南京理工大學在自主無人駕駛領域的研究曆程，然後就環境感知與理解技術進行展開，重點介紹了其課題組在陰影檢測與去除、車道線檢測、行人檢測與姿态估計、場景分割與深度估計等方面的工作。在陰影檢測與去除方面，楊教授介紹了利用集成學習的思想，通過特征堆疊的方式構建神經網絡架構的方法；在車道線檢測方面，楊教授介紹了通過輔助線定位的方法來提高車道線檢測的性能；最後，楊教授介紹了通過聯合建模和優化的方法同步解決場景分割與深度估計問題。楊教授的報告展示了大量視頻測試demo，給大家留下了深刻的印象。
最後，哈爾濱工業大學左旺孟教授做特邀報告，其報告題目是“多域視覺聯合增強與跨域遷移”。左教授指出，随着網絡互聯互通的發展以及視覺感知、傳輸和分享的普及，越來越多的視覺任務開始考慮多域數據間的關聯、整合以及遷移，從改善模型和算法的泛化和适應能力。左教授指出，多域視覺學習的關鍵在于對多域數據的關聯性和差異性的挖掘與利用，此次報告左旺孟教授結合生成式對抗網絡和領域自适應等技術，彙報了實驗室在多域聯合增強與生成、數據層面上的圖像翻譯和特征層面上的跨域遷移等方面的研究進展。
此次CCF-CV走進高校系列報告會持續了三個多小時，三位專家學術功底深厚、研究成果豐碩，為本期“CCF-CV走進高校系列報告會活動”奉獻了三場高質量的專業學術報告，給大家留下深刻印象。每輪報告結束後，專家與聽衆親切互動和交流，并對大家提出的問題進行一一解答，現場聽衆受益匪淺。