報(bao)告題(ti)目：從漸進到(dao)顛覆：計算視覺的(de)創新之路(lu)

報告(gao)時間：8月(yue)27日 10:00

報告方(fang)式(shi)：騰訊會議（ID: 202-935-674）

報告摘(zhai)要：自2012年ImageNet競賽中提出(chu)AlexNet模(mo)型(xing)以來，深度學(xue)(xue)習與計(ji)(ji)算(suan)視(shi)(shi)(shi)覺(jue)(jue)的(de)(de)緊密結(jie)合已經接近十年，取得了大量有(you)價值的(de)(de)技(ji)術(shu)突破。然而，計(ji)(ji)算(suan)視(shi)(shi)(shi)覺(jue)(jue)仍不能解(jie)決(jue)很(hen)多領(ling)(ling)域的(de)(de)挑戰性難題，同時基礎模(mo)型(xing)的(de)(de)顛(dian)覆(fu)性革新(xin)日(ri)益減少。因此(ci)每一個計(ji)(ji)算(suan)視(shi)(shi)(shi)覺(jue)(jue)領(ling)(ling)域的(de)(de)研究者都應(ying)(ying)該思索計(ji)(ji)算(suan)視(shi)(shi)(shi)覺(jue)(jue)的(de)(de)未(wei)來發(fa)展應(ying)(ying)當何(he)去何(he)從(cong)？基于“攝像機的(de)(de)生物(wu)學(xue)(xue)原型(xing)是視(shi)(shi)(shi)網膜(mo)(mo)”這(zhe)一事實，我們應(ying)(ying)該學(xue)(xue)習生物(wu)視(shi)(shi)(shi)網膜(mo)(mo)的(de)(de)結(jie)構和(he)機制，重新(xin)審視(shi)(shi)(shi)適合新(xin)型(xing)應(ying)(ying)用的(de)(de)視(shi)(shi)(shi)覺(jue)(jue)成像理(li)論和(he)大規模(mo)視(shi)(shi)(shi)覺(jue)(jue)信息(xi)表(biao)(biao)示處(chu)理(li)方法。本報告將從(cong)借鑒(jian)和(he)模(mo)擬生物(wu)視(shi)(shi)(shi)網膜(mo)(mo)的(de)(de)結(jie)構與表(biao)(biao)示特性出(chu)發(fa)，從(cong)漸進到顛(dian)覆(fu)探討數字(zi)視(shi)(shi)(shi)網膜(mo)(mo)（Digital retina）和(he)神(shen)經形態視(shi)(shi)(shi)覺(jue)(jue)（Neuromorphic vision）兩(liang)條新(xin)型(xing)視(shi)(shi)(shi)覺(jue)(jue)信息(xi)表(biao)(biao)示與處(chu)理(li)技(ji)術(shu)路(lu)線，從(cong)而為計(ji)(ji)算(suan)視(shi)(shi)(shi)覺(jue)(jue)領(ling)(ling)域創新(xin)拋磚引玉(yu)。

報告人簡(jian)介：

田永鴻，北京(jing)大(da)(da)(da)學(xue)(xue)(xue)(xue)博雅特聘教授(shou)，博士生(sheng)導師(shi)，IEEE Fellow，北京(jing)大(da)(da)(da)學(xue)(xue)(xue)(xue)深(shen)圳研究(jiu)生(sheng)院信(xin)息工程(cheng)澳(ao)門澳(ao)門澳(ao)門精準大(da)(da)(da)全(quan)院長，鵬城(cheng)實驗(yan)室網絡智(zhi)能部(bu)副(fu)主(zhu)(zhu)任(ren)(ren)兼云(yun)腦研究(jiu)所(suo)所(suo)長，鵬城(cheng)云(yun)腦技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)總師(shi)，香港中(zhong)文(wen)大(da)(da)(da)學(xue)(xue)(xue)(xue)（深(shen)圳）和(he)(he)華(hua)中(zhong)科(ke)(ke)技(ji)(ji)(ji)大(da)(da)(da)學(xue)(xue)(xue)(xue)兼職教授(shou)，2018年(nian)國(guo)(guo)家(jia)(jia)(jia)杰(jie)出青(qing)年(nian)基(ji)金獲(huo)得者(zhe)。主(zhu)(zhu)要研究(jiu)方向為分布式(shi)機器(qi)學(xue)(xue)(xue)(xue)習、神經形態視(shi)(shi)覺(jue)和(he)(he)視(shi)(shi)頻(pin)(pin)大(da)(da)(da)數(shu)據。累計(ji)(ji)主(zhu)(zhu)持國(guo)(guo)家(jia)(jia)(jia)重點(dian)研發(fa)(fa)計(ji)(ji)劃項(xiang)目(mu)、國(guo)(guo)基(ji)金杰(jie)青(qing)/重點(dian)/重大(da)(da)(da)儀(yi)器(qi)項(xiang)目(mu)等(deng)國(guo)(guo)家(jia)(jia)(jia)、省部(bu)級(ji)與(yu)企業合(he)作(zuo)項(xiang)目(mu)40余(yu)項(xiang)，累計(ji)(ji)發(fa)(fa)表學(xue)(xue)(xue)(xue)術(shu)(shu)(shu)論(lun)(lun)文(wen)300余(yu)篇，兩獲(huo)國(guo)(guo)際期(qi)(qi)刊(kan)和(he)(he)會(hui)(hui)(hui)議最(zui)佳(jia)論(lun)(lun)文(wen)獎(jiang)；擁有美/中(zhong)國(guo)(guo)發(fa)(fa)明專利(li)95項(xiang)，獲(huo)國(guo)(guo)家(jia)(jia)(jia)技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)發(fa)(fa)明二(er)等(deng)獎(jiang)1次、國(guo)(guo)家(jia)(jia)(jia)科(ke)(ke)技(ji)(ji)(ji)進(jin)步(bu)二(er)等(deng)獎(jiang)1次、教育部(bu)科(ke)(ke)技(ji)(ji)(ji)進(jin)步(bu)一(yi)等(deng)獎(jiang)1次、中(zhong)國(guo)(guo)電子學(xue)(xue)(xue)(xue)會(hui)(hui)(hui)技(ji)(ji)(ji)術(shu)(shu)(shu)發(fa)(fa)明一(yi)等(deng)獎(jiang)和(he)(he)自(zi)然(ran)科(ke)(ke)學(xue)(xue)(xue)(xue)二(er)等(deng)獎(jiang)各1次，是首(shou)屆高校(xiao)計(ji)(ji)算機專業優秀教師(shi)獎(jiang)勵(li)計(ji)(ji)劃獲(huo)獎(jiang)者(zhe)。曾任(ren)(ren)IEEE TCSVT/TMM/Multimedia等(deng)期(qi)(qi)刊(kan)編委，IEEE MIPR2020/ICME2021大(da)(da)(da)會(hui)(hui)(hui)主(zhu)(zhu)席，IEEE ICME2015/BigMM2015/ISM2015/MIPR2018/MIPR2019程(cheng)序主(zhu)(zhu)席，現任(ren)(ren)IEEE數(shu)據壓縮標準委員(yuan)(yuan)會(hui)(hui)(hui)副(fu)主(zhu)(zhu)席兼IEEE 2941標準工作(zuo)組(zu)組(zu)長、中(zhong)國(guo)(guo)圖象圖形學(xue)(xue)(xue)(xue)會(hui)(hui)(hui)理(li)事與(yu)交通視(shi)(shi)頻(pin)(pin)專委會(hui)(hui)(hui)副(fu)主(zhu)(zhu)任(ren)(ren)等(deng)，是科(ke)(ke)技(ji)(ji)(ji)部(bu)十(shi)四五重點(dian)專項(xiang)“智(zhi)能傳感器(qi)”專家(jia)(jia)(jia)組(zu)成(cheng)員(yuan)(yuan)。

計(ji)算機科學與工(gong)程澳(ao)門(men)澳(ao)門(men)澳(ao)門(men)精準大全

2022年8月25日(ri)