報(bào)告題目：Weakly-supervised and deeply-supervised networks for object recognition
主講嘉賓：王興剛 副教授 華中科技大學(xué)
邀請人：李斌 副教授
時(shí)間：2017年2月22日（周三）上午10:20
地點(diǎn)：深圳大學(xué)南區(qū)基礎(chǔ)實(shí)驗(yàn)樓北座信息工程學(xué)院N801會議室
報(bào)告摘要:
這次報(bào)告將介紹項(xiàng)目組近期在弱監(jiān)督深度網(wǎng)絡(luò)用于目標(biāo)識別方面的一些研究工作，其中包括基于局部的圖像深度表示、弱監(jiān)督情況下的目標(biāo)檢測、多示例網(wǎng)絡(luò)等。相關(guān)研究工作在PASCAL VOC的圖像分類、弱監(jiān)督物體檢測任務(wù)上取得了state-of-the-art的結(jié)果，在眾多的多示例學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集上也展現(xiàn)出了優(yōu)異的性能。
嘉賓簡介：
王興剛，華中科技大學(xué)副教授，2012年微軟學(xué)者獲得者，入選中國科協(xié)首批青年人才托舉工程。曾于美國加州大學(xué)洛杉磯分校（UCLA），天普大學(xué)（Temple University）訪問研究。研究興趣為計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)，在國際頂級會議CVPR、ICML、NIPS、ICCV、ECCV和領(lǐng)域內(nèi)權(quán)威期刊Neural Computation、Pattern Recognition等刊物上文章多篇。目前其主要研究目標(biāo)是弱監(jiān)督情況下的大規(guī)模目標(biāo)識別技術(shù)。
