2019年7月29日，伟德官网下app官方网站在三牌樓校區科研樓1408會議室成功舉辦計算視覺、模式識别青年學者講座。本次講座由伟德官网下app官方网站主辦，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以及伟德官网下app官方网站信号處理與傳輸研究院協辦。邀請到中國科學院自動化所王威副研究員、南京理工大學宮辰教授、華中科技大學王興剛副教授以及大連理工大學王棟副教授做特邀報告，并由伟德官网下app官方网站周全副教授擔任執行主席。四位專家就計算機視覺的前沿領域做了深入探讨，數名師生聆聽了專家的精彩報告并與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，計算機視覺和模式識别領域迎來了快速發展的機遇期，此次在伟德官网下app官方网站舉辦該活動，是為了與青年專家學者們共同探讨人工智能、計算機視覺的近期發展路徑和相關前沿技術，希望可以促進領域内的專家學者們互動、碰撞、交流與提高，在人工智能的研究道路上越走越好，共創計算機視覺領域新篇章。
中國科學院自動化所王威副研究員首先做特邀報告，其報告題目是“ComputationalCognitive Modelling for Computer Vision”。王威副研究員指出，注意和記憶是非常重要的兩個認知機制，在人腦信息處理過程中，注意體現為信息的選擇與過濾，記憶體現為信息的短時/長時存儲，注意和記憶相對獨立同時也緊密聯系，對選擇性注意和長短時記憶的研究不僅有理論上的意義，而且有現實的迫切需求。基于神經網絡的注意/記憶模型統稱為認知神經網絡，此次報告王副研究員從計算的角度介紹注意/記憶建模的發展過程，從早期基于顯著性的注意建模到最近基于神經網絡的“Soft/hardAttention”、從記憶網絡（MemoryNetworks）到提出的多模态記憶模型（MultimodalMemory Model），同時也向參會人員介紹了小組基于認知神經網絡的一系列工作，并進行了生動講解，給大家留下了深刻的印象。
南京理工大學宮辰教授的報告題目是“Structure-awarePositive and Unlabeled learning”。宮教授指出，有标記學習和無标記學習(PUlearning)近年來吸引了大量的研究工作，其目标是僅基于有标記和無标記的例子來訓練精确的二進制分類器。當負訓練數據缺失或過于多樣化時，PUleaning非常有用，代表性的應用包括産品推薦、異常行為檢測、醫學診斷、遙感等。在這次演講中，宮辰教授介紹了課題組在結構感知的認知學習方面的工作，如“大幅度标簽校準SVM”(LLSVM)和“多流形認知學習”(MMPU)，并針對模型的建立、理論分析和實證研究與在座各位展開了詳細讨論。
華中科技大學王興剛副教授做特邀報告，其報告題目是“Deepvisual recognition: Fewer, Faster & Stronger”。王副教授指出，讓深層網絡意識到自己預測的質量是一個有趣而重要的問題。在實例分割任務中，在大多數實例分割框架中，實例分類的置信度被用作衡量效果的标準。然而，掩模質量，量化為實例掩模與其基本事實之間的IoU，通常與分類得分沒有很好的相關性。課題組研究了這一問題，提出了包含網絡塊的掩碼評分方法來學習預測實例掩碼的質量。提出網絡塊将實例特征和相應的預測掩碼放在一起，以回歸掩碼IoU。掩模評分策略校準掩模質量和掩模評分之間的偏差，并通過在COCOAP評估期間優先考慮更準确的掩模預測來提高實例分割性能。通過對COCO數據集的廣泛評估，掩碼評分可為不同模型帶來一緻且顯著的收益，并優于最先進的掩碼評分。王教授表示，希望他們提出的這一簡單有效的方法能為實例分割的改進提供一個新的方向。
大連理工大學王棟副教授的報告題目是“視覺跟蹤：從短時到長時”。王副教授指出，近年來在線視覺跟蹤研究已取得突破性進展，跟蹤精度和速度在OTB和VOT等短時跟蹤數據庫上均取得了非常出色的表現。所以，本次報告王棟副教授針對短時跟蹤問題，首先介紹團隊在傳統跟蹤問題上的代表性工作及核心思想，随後介紹團隊在深度視覺跟蹤方面的前沿工作，一方面将利用深度神經網絡提取的特征與傳統目标跟蹤模型相結合；另一方面，通過設計端到端網絡模型直接利用深度神經網絡建模和處理目标跟蹤問題。同時，針對長時視覺跟蹤問題的研究才剛剛起步，相關Benchmark的建立初現端倪。長時視覺跟蹤不僅包含傳統跟蹤問題中的難點而且存在目标頻繁消失并重新出現這一新的挑戰。因此，王副教授分析，要求跟蹤算法同時具備短時精準快速跟蹤和長時全圖重找回的能力，以及判斷目标是否被跟蹤或已丢失的能力，故以團隊在VOT2018長時比賽冠軍算法為基礎，在本次報告中詳細介紹了長時視覺跟蹤前沿進展以及深度學習算法在長時目标跟蹤問題上的初步探索。
此次青年講座持續了三個多小時，四位專家學術功底深厚、研究成果豐碩，為本次活動奉獻了四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。
特邀講者 王威
中國科學院自動化所副研究員。主要從事計算機視覺領域的研究工作，目前研究主要集中在視覺認知計算建模，視覺語言多模态分析與理解。發表國際期刊和會議論文30多篇（包括TPAMI、TIP、TMM、NIPS、ICCV、CVPR等，其中CVPR2010他引190多次，CVPR2015他引690多次），獲得CVPR DeepVision Workshop 2014最佳論文獎、ICPR2014最佳學生論文獎，相關研究成果授權和申請專利10餘項。主持和參加國家自然科學基金項目、國家電網項目、國家重點研發計劃、國際合作項目、國家863計劃、企業合作項目（華為、高德、富士通）等科研項目10餘項。
特邀講者 宮辰
南京理工大學計算機科學與工程學院教授、博導。其研究方向主要包括機器學習、數據挖掘及基于學習的計算機視覺問題。已在世界頂級期刊或會議上發表60餘篇學術論文，主要包括IEEE T-NNLS, IEEE T-IP, IEEE T-CYB,CVPR, AAAI, IJCAI等，另有5項發明專利獲得授權。目前擔任AIJ、IEEE T-PAMI、IEEET-NNLS、IEEE T-IP、IEEE T-KDE等20餘家國際權威期刊審稿人，并受邀擔任ICML、NeurIPS、IJCAI、AAAI、ICDM等多個國際會議的PC/SPCmember。曾獲上海交通大學“優秀博士學位論文”獎、中國人工智能學會“優秀博士學位論文”獎、中國科協“青年人才托舉工程”、“香江學者”、江蘇省“六大人才高峰”、江蘇省“雙創博士”、江蘇省科協“青年人才托舉工程”等。
特邀講者 王興剛
華中科技大學，電子信息與通信學院，副教授，研究生導師。主要研究方向為計算機視覺和機器學習，尤其在于物體檢測和深度學習。發表論文60餘篇，其中包括（頂級期刊和會議IEEE TPAMI, CVPR, ICCV, ECCV, NIPS,ICML, AAAI）24篇。谷歌學術（Google Scholar）引用次數超過2200次。擔任IEEETPAMI, JMLR, IEEE TIP, IEEE T Cybernetics, PR, ICCV, CVPR, ECCV, NIPS, ICML,AAAI等期刊會議審稿人。擔任中國圖象圖形學學會圖象視頻通信專業委員會秘書長，VALSE第二屆資深AC委員會成員。2012年獲“微軟學者”獎（全亞洲10名獲獎者），2015年入選中國科協“青年托舉人才工程”（全國首批182人入選），2016年獲湖北省優秀博士論文獎，入選華中科技大學“學術前沿青年創新團隊”，2017年獲中國電子教育學會優秀博士論文提名獎，湖北省自然科學二等獎（排名第四），Pattern Recognition等雜志優秀審稿人獎等，2018年獲CCF-騰訊犀牛鳥基金優秀獎，ECCV'18大規模視頻物體分割競賽第二名。
特邀講者 王棟
大連理工大學，信息與通信工程學院，副教授。研究方向為計算機視覺和模式識别，主要從事目标跟蹤與識别方面研究。迄今在本領域頂級會議（CVPR、ICCV、ECCV）及期刊（IEEE TPAMI、IEEETIP、IEEE TCSVT等）發表論文30餘篇，ESI高引用論文3篇，Google Scholar引用2300餘次。主持國家自然科學基金3項，博士後特别資助1項，CCF-騰訊犀牛鳥基金1項及阿裡巴巴全球創新研究計劃1項。獲教育部自然科學二等獎（排名第2），遼甯省優秀博士論文提名獎，CCF青年人才托舉計劃，ACM大連分會新星獎，大連理工大學星海優青等多項團隊及個人榮譽。擔任IEICE Transactions on Information and Systems等多個SCI期刊編委及客座編輯。
執行主席 周全
博士，副教授，碩士生導師。近年來以科研骨幹主持并參與完成了多項科研課題，研究方向涉及計算機視覺、模式識别、圖像處理、機器學習等方面。現擔任IEEE會員，中國計算機學會計算機視覺專委會委員，中國自動化學會模式識别與機器智能專委會委員，中國人工智能學會模式識别專委會委員，中國圖像圖形學會機器視覺專委會委員，中國圖像圖形學會視覺大數據專委會委員，江蘇省人工智能學會模式識别專委會常務委員，江蘇省計算機學會圖形圖像專委會委員。同時擔任國際SCI期刊Multimedia Tools & Applications、ACM/SpringerMobile Networks & Applications、Optics and Laser Technology的客座編輯。近年來在國内外核心期刊和重要國際會議發表論文40餘篇，包括國際權威期刊IEEE Transactions on ImageProcessing，Pattern Recognition等，并受到了國際相關領域研究人員的關注(Google Scholar顯示被引用500餘次)。先後主持參與國家自然科學基金4項，省部級科研項目8項。郵箱：quan.zhou@njupt.edu.cn。