图像视频的自动理解是人工智能的核心问题之一,在深度学习技术的有力推动下,近年来得到了快速发展,一方面传统任务的技术方法不断迭代,性能指标屡创新高;另一方面新思想和新任务也不断涌现,对如何解决此问题的认识也日益深入。当前,图像视频理解正在和知识表示、逻辑推理、语言处理等其他人工智能相关技术产生深层次的关联,呈现出多领域交叉的态势。图像视频理解的输出结果已不仅是有限的几个概念,而是更加知识化、结构化和语言化。从历史的角度来看,图像视频理解技术虽然蓬勃进步,但仍处在变革发展期,其科学问题、关键挑战、技术方案等还在不断演化,还有很大的研究空间。
第12期CSIG图像图形学科前沿讲习班(Advanced Lectures on Image and Graphics,简称IGAL)将于2019年7月30日-31日在清华大学举办,本期讲习班主题为“图像视频理解”,由中科院计算所陈熙霖研究员担任学术主任,邀请计算机视觉、多媒体与人工智能领域的一线青年专家作特邀报告,使学员在了解学科前沿、提高学术水平的同时,增强与国内外顶尖学者的学术交流。
时间地点
- 2019年7月30日-7月31日
- 清华大学罗姆楼三层报告厅
学术主任
陈熙霖
中科院计算所研究员、博导
IEEE /IAPR Fellow
个人简介:陈熙霖,中科院计算技术研究所研究员,IEEE /IAPR Fellow、中国计算机学会会士。主要研究领域为计算机视觉、模式识别、多媒体技术以及多模式人机接口。目前是IEEE Trans. on Multimedia的AE和Journal of Visual Communication and Image Representation的Senior AE、计算机学报副主编和模式识别与人工智能副主编,任FG2013 / FG2018 General Chair、CVPR 2017/2019/2020, ICCV 2019等Area Chair。先后获得国家自然科学二等奖1项,国家科技进步二等奖4项。在国内外重要刊物和会议上发表论文200多篇。
特邀讲者
(按讲者姓氏拼音排序)
中科院自动化所研究员、博导,国家优青
报告题目:生成式图像分析与理解
何旭明
上海科技大学副教授
报告题目:Learning structured visual concepts with few-shot supervision
天津大学教授、博导,国家优青
报告题目:多模态数据的高阶信息表示学习
中科院自动化所研究员
报告题目:图像语义分割研究回顾与前瞻
报告题目:深度强化学习与视觉内容理解
微软亚洲研究院研究员
IAPR Fellow
报告题目:Efficient and High-Resolution Representation Learning for Visual Recognition
中科院计算所研究员、博导
报告题目:开放场景中的物体识别
哈尔滨工业大学教授、博导
报告题目:卷积神经网络的灵活性初探
报名方式
登录活动系统:http://conf.csig.org.cn/fair/359。
联系方式
联系人:骆岩峰 / 黎新
联系电话:010-82544676 / 17812762235(微信同号)
邮箱:igal@csig.org.cn