计算机视觉概述和深度学习简介 | 公开课

分享背景

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计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，掌握解决具体计算机视觉任务的方法则会帮助我们解决大规模系统的复杂问题，其应用相当广泛，包括并不限于：图像分类，人脸识别；车辆检测，行人检测；语义分割，实例分割；目标跟踪，视频分割；图像生成，视频生成。此次公开课卢博士将会介绍计算机视觉的定义、研究方法和应用举例，还会重点介绍深度学习历史发展历史，常见深度学习网络介绍和开发平台，帮助计算机视觉入门者和从业者进行有效的基础夯实和系统梳理。

分享主题

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计算机视觉概述和深度学习简介

分享提纲

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1.计算机视觉定义和研究方法

2.计算机视觉的应用举例：

• 图像分类，人脸识别

• 车辆检测，行人检测

• 语义分割，实例分割

• 目标跟踪，视频分割

• 图像生成，视频生成

3.深度学习历史回顾

4.常见深度学习网络介绍和开发平台

分享人简介

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卢宪凯，上海交通大学博士，主要研究方向是目标跟踪与深度学习。在多个计算机视觉期刊会议上发表多篇学术论文，包括IEEE Transaction on Multimedia、MTA、Neurocomputing、ICASSP。

分享时间

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北京时间12月6日（周三）20:00

参与方式

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扫描海报二维码添加社长微信，备注「卢宪凯」

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