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AI未来的路在哪里?有的先行者早已智见!扫描下文中的二维码或点击阅读原文,即可参与本次“智见AI”SpringCamp——计算机视觉之物体检测与深度神经网络模型设计专场,与大咖一同“智见”未来。
2019年5月11日(周六)
清华大学主楼二层接待厅
5月11号,旷视携手数位学术大咖,在清华大学主楼二层接待厅,以CV人才培养和产学研落地为宗旨,为诸位青年人才带来“智见AI”SpringCamp——计算机视觉之物体检测与深度神经网络模型设计专场。扫码文末二维码或点击阅读原文即可报名参与。
本次活动由中国计算机学会计算机视觉专委(CCF-CV)主办,由清华大学自动化系与旷视承办,支持媒体包括:机器之心、量子位、AI研习社、Paperweekly、CVer。报名方式:文末扫码或点击阅读原文即可。4月28日晚11点截止报名。
举办此系列学术训练营,邀请顶尖学术大咖分享最新的领域研究成果,诣在为各大高校的青年学术人才以及行业尖端人才提供技术前沿交流与学习的机会,促进青年学术人才的培养,推动技术的进步以及产学研的落地。
下面是本次活动的议程、嘉宾与报告的详细介绍:
代季峰
报告主题:卷积神经网络中的几何形变建模
个人简介:代季峰,现任微软亚洲研究院计算机视觉组资深研究员。他于2009年在清华大学自动化系获得本科学位,后继续在本系直博,于2014年获得博士学位,2012年至2013年间在UCLA访学。2014年至今在微软亚洲研究院视觉组工作,从事图像理解和深度学习领域的科研。他在本领域顶级会议期刊上发表文章二十余篇,Google Scholar统计引用3500余次。他是R-FCN物体检测算法和Deformable ConvNets的作者。他和团队曾获得COCO物体识别竞赛的两次第一名(2015,2016)和一次第三名(2017)。他曾担任AAAI 2018的Senior PC Member。
张士峰
报告主题:物体检测算法的对比探索以及展望
个人简介:张士峰,中科院自动化所2015级直博生,导师李子青研究员,研究方向为基于深度学习的物体检测,主要包括通用物体检测、人脸检测、行人检测。目前已发表论文16篇,其中第一作者论文11篇,包括3篇CVPR、IJCV、ICCV、ECCV、IJCAI、AAAI等,在投论文5篇,在申专利4项,担任TPAMI、TNNLS、TMM、CVPR、ICCV、ECCV等国际期刊和会议的审稿人,获CCF-CV学术新锐奖、百度奖学金、国家奖学金、唐立新奖学金、必和必拓奖学金、攀登一等奖学金、三好学生、国际人脸检测竞赛季军、最佳学生论文奖、VALSE2018年度最佳学生论文提名奖等荣誉。
张祥雨
报告主题:高效轻量级深度模型的研究与实践
个人简介:张祥雨,旷视研究院研发总监。2017年博士毕业于西安交通大学。期间参加微软亚洲研究院联合培养博士生项目,师从孙剑博士和何恺明博士,研究方向包括深度卷积网络设计,深度模型的裁剪与加速等。曾在CVPR/ICCV/ECCV/NIPS/TPAMI等顶级会议/期刊上发表论文十余篇,获CVPR 2016最佳论文奖,并多次获得顶级视觉竞赛ImageNet/COCO冠军。代表作包括ResNet/ShuffleNet v1/v2等,Google Scholar引用数25000+。
白翔
报告主题:不规则文字检测与识别
个人简介:白翔,华中科技大学电信学院教授、副院长,国家防伪工程技术中心副主任,国家万人计划“青年拔尖人才”入选者,主要研究方向计算机视觉与模式识别、文档分析等。已在计算机视觉与模式识别领域一流国际期刊和会议如PAMI、CVPR等发表论文50余篇。担任期刊Pattern Recognition, Pattern Recognition Letters, Frontier of Computer Science, 自动化学报编委。曾担任CVPR19、AAAI19等主流国际会议的领域主席/资深技术程序委员或竞赛主席,应邀给ICDAR 2017做大会主题报告。曾获得 AAAI-2019 Outstanding SPC Award,入选2014-2018年Elsevier中国高被引学者。
胡杰
报告主题:视觉注意力机制在模式设计中的发展与应用
个人简介:胡杰,硕士毕业于北京大学软件与微电子学院。2016年至今在Momenta视觉感知组工作,主要从事卷积神经网络的模式设计和分布式GPU集群的优化。他是SENet的作者,曾获得ImageNet2017图像识别竞赛的冠军和ImageNet2016场景识别竞赛的亚军。
俞刚
报告主题:Beyond RetinaNet and Mask R-CNN
个人简介:俞刚,旷视研究院Research Leader、Detection 组负责人,2014年毕业于新加坡南洋理工大学。博士毕业后在南洋理工大学从事 research fellow 的研发工作。2014年底加入旷视。其主要研究方向主要集中在计算机视觉以及机器学习方面,包括物体检测,语义分割,行人姿态估计以及行人动作行为分析。自2010年以来,已经在顶级会议如 CVPR, AAAI, ECCV 以及顶级期刊如 IEEE Transaction on Image Processing, IEEE Transaction on Multimedia 等上面发表学术论文二十余篇。同时著有书籍一本。俞刚博士带队参加 2017 COCO+Places挑战赛获得检测第一名,人体姿态估计第一名;接着,带队参加2018 COCO+Mapillary挑战赛,获四项世界第一。
黄高
报告主题:面向快速推理的卷积神经网络结构设计
个人简介:黄高,清华大学自动化系助理教授。2009年和2015年分别从北京航空航天大学和清华大学获得学士和博士学位。2015年至2018年为美国康奈尔大学计算机系博士后。其主要研究领域为机器学习和计算机视觉。其博士论文获得中国自动化学会优秀博士学位论文以及清华大学优秀博士论文一等奖。目前在NIPS,ICML,CVPR等国际顶级会议及IEEE多个汇刊共计发表学术论文30余篇,GoogleScholar引用5000余次。曾获得全国百篇最具影响国际学术论文、CVPR最佳论文奖(DenseNet)、世界人工智能大会SAIL先锋奖以及吴文俊人工智能自然科学一等奖等奖励和荣誉。
程明明
报告主题:开放环境下的自适应视觉感知
个人简介:程明明,2012年博士毕业于清华大学,之后在英国牛津从事计算机视觉研究,并于2014年回国任教,2016年起任南开大学教授,国家“万人计划”青年拔尖人才,首批天津市杰出青年基金获得者。其主要研究方向包括:计算机图形学、计算机视觉、图像处理等。已在IEEE PAMI, ACM TOG等CCF-A类国际会议及期刊发表论文40余篇。相关研究成果论文他引11,000余次,最高单篇他引2,700余次。其研究成果在华为、腾讯等公司的旗舰产品中得以应用。其中,显著性物体检测技术被华为Mate 10等旗舰手机作为亮点特性,于产品发布会中展示。其研究工作曾被英国《BBC》、德国《明镜周刊》、美国《赫芬顿邮报》等权威国际媒体撰文报道。
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