【CV101录播】基于SLAM的自主导航；基于深度学习的文字识别；基于卷积神经网络的智能影像增强

11月2日，由极视角主办，英特尔、UCloud作为合作伙伴的 CV101计算机视觉青年开发者技术与应用大会 在深圳福田盛大开幕。本次大会聚焦于人工智能落地应用最广的计算机视觉领域，汇聚全球极具代表性的行业专家及一流企业家，设技术演讲报告与前沿算法展示，吸引了近500位计算机视觉领域学者研究员、算法工程师、业界人士报名参与，共赴这场计算机视觉技术交流的盛宴，详情请前往： CV101大会落幕：推动计算机视觉技术应用，为获奖者喝彩（附PPT） 。

本文是对本次大会技术专场报告的总结，各位顶级嘉宾教授为我们带来了前沿技术研究报告，欢迎收看精彩回放，在极市平台公众号后台回复“CV101”即可获取以下嘉宾演讲报告PPT及视频下载链接。在线观看：

https://space.bilibili.com/85300886

No.1

基于SLAM技术的智能机器自主导航

查红彬

北京大学机器感知与智能教育部重点实验室主任

在本次大会中，来自北京大学机器感知与智能教育部重点实验室主任的查红彬教授为我们带来题为《基于SLAM技术的智能机器自主导航》的技术报告，查教授的报告主要从SLAM、Flow、Learning三个概念展开。

查教授表示：”对于自动驾驶、手机传感器等这些动态的系统来说，有两个比较重要的任务，第一个就是要做定位，另外一个就是要建立周围环境的三维模型。这两个任务是相互关联的，通过我们得到的传感器数据能够把两个不同的过程结合起来，这就是我们所讲的Simultaneous Localization And Mapping——SLAM”

同时查教授也解释了流（flow）的概念，以及利用流的预测和地图条件的约束帮助优化和减少误差，这个过程形成一个回环，这同时也使预测器的智能性越来越强，不断自我学习。点击下方视频即可观看完整报告。

No.2

基于卷积神经网络的智能影像增强

左旺孟

哈尔滨工业大学计算机学院教授、博士生导师

来自哈尔滨工业大学计算机学院教授、博士生导师左旺孟教授在本次大会中做了《基于卷积神经网络的智能影像增强》报告，主要讲解了基于卷积神经网络（CNN）的图像去噪、图像复原、图像编辑等。

在基于卷积神经网络（CNN）的图像去噪、图像复原、图像编辑等方面，左教授及其团队也做了许多的研究和工作，并在相关比赛中拿的较好的名次。同时左教授也分享了许多相关工作的优秀案例和技巧，131页PPT，干货满满。点击下方视频即可观看完整报告。

No.3

基于深度学习的文字识别

金连文

华南理工大学二级教授、博士生导师

本次大会我们也邀请了来自华南理工大学二级教授、博士生导师金连文教授到场，进行了题为《基于深度学习的文字识别》的报告。金教授表示：“文字识别技术在图像理解、信息录入、智慧教育、智慧金融、信息搜索、信息安全等诸多领域有非常广阔的应用前景，是目前计算机视觉及机器学习领域的研究热点问题之一。”

从金教授的报告中，我们了解到当前文字识别的相关技术主要是文档图像分析与识别（DAR）、光学字符识别（OCR）、场景文字检测与识别（STR）等，金教授也对每一领域细化分析，并罗列了许多优秀的研究成果和工作应用。

在文字识别的发展趋势方面，金教授表示半监督、弱监督、对抗学习等都是未来我们值得去关注的方向。点击下方视频即可观看完整报告。

-再次感谢以上教授对本次大会的支持以及所带来的精彩报告-