报告嘉宾:魏秀参(旷视科技)
报告时间:2018年12月26日(星期三)晚上20:00(北京时间)
报告题目:Fine-Grained Image Analysis and Beyond
主持人:张利军(南京大学)
报告人简介:
魏秀参,旷视科技Face++南京研究院负责人,VALSE执行AC。南京大学LAMDA研究所博士,主要研究领域为计算机视觉和机器学习。在相关领域权威国际期刊和会议发表十余篇学术论文,主要包括IEEE TIP、IEEE TNNLS、Machine Learning Journal、IEEE TAC、ICCV、IJCAI、ICDM、ACCV等,并两次获得国际计算机视觉相关竞赛冠、亚军。著有《解析深度学习——卷积神经网络原理与视觉实践》一书。曾获CVPR 2017最佳审稿人、南京大学博士生校长特别奖学金等荣誉,担任ICCV、CVPR、ECCV、NIPS、IJCAI、AAAI等国际会议PC member。
个人主页:
http://lamda.nju.edu.cn/weixs/
报告摘要:
在传统计算机视觉研究中,图像分析通常是针对诸如“狗”、“车”和“鸟”等传统意义类别上的分类、检索等。而在许多实际应用中,图像对象往往来自某一传统类别下较细粒度级别的不同子类类别,如不同种类的“狗”:“哈士奇”、“阿拉斯加”、“比熊”;或不同种类的“车”:“奥迪”、“宝马”、“奔驰” 等。细粒度级别图像分析是针对此类问题的一个计算机视觉领域研究方向,且是计算机视觉领域的热门研究课题,其目标是对上述细粒度级别图像中的物体子类进行定位、识别及检索等视觉分析任务的研究,具有真实场景下广泛的应用价值。然而因细粒度级别子类别间较小的类间差异和较大的类内差异,使其区别于传统图像分析问题成为更具挑战的研究课题。本次分享将围绕两大基础任务(识别和检索)介绍细粒度级别图像分析领域最新发展现状,并简要介绍该领域未来发展趋势和研究热点。
参考文献:
[1] X.-S.Wei, J.-H.Luo, J.Wu, Z.-H. Zhou., Selective Convolutional Descriptor Aggregation for Fine-Grained Image Retrieval. IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 2017, 26(6): 2868-2881.
[2] X.-S.Wei, C.-L. Zhang, Y.Li, C.-W.Xie, J.Wu, C.Shen, Z.-H.Zhou, Deep Descriptor Transforming for Image Co-Localization. In Proceedings of International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI’17), Melbourne, Australia, 2017, pp. 3048-3054.
[3] X.-S.Wei, C.-W.Xie, J.Wu, C.Shen, Mask-CNN: Localizing Parts and Selecting Descriptors for Fine-Grained Bird Species Categorization. Pattern Recognition, 2018, 76:704-714.
[4] X.-S.Wei, C.-L.Zhang, L.Liu, C.Shen, J.Wu, Coarse-to-Fine: A RNN-based Hierarchical Attention Model for Vehicle Re-Identification. In Proceedings of Asian Conference on Computer Vision (ACCV’18), Perth, Australia, 2018, in press.
[5] X.-S.Wei, P.Wang, L.Liu, C.Shen, J.Wu, Piecewise Classifier Mappings: Learning Fine-Grained Learners for Novel Categories with Few Examples. arXiv preprint, arXiv: 1805.04288, 2018.
[6] Y.Zhang, X.-S.Wei, J.Wu, J.Cai, J.Lu, V.-A.Nguyen, M.N. Do, Weakly Supervised Fine-Grained Categorization with Part-Based Image Representation. IEEE Transactions on Image Processing (TIP), 2016, 25(4): 1713-1725.
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特别鸣谢本次Webinar主要组织者:
VOOC责任委员:张利军(南京大学)
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