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计算机与软件工程学院组织开展学术讲座

作者:罗冰 来源:计算机与软件工程学院 发布时间:2020-10-13 浏览次数:61

  近日,计算机与软件工程学院邀请电子科技大学信息与通信工程学院博士生导师孟凡满副教授、学院硕士生导师罗冰为学院各年级硕士研究生带来了两场精彩的学术讲座。
  在6A-520,孟凡满老师作了题为“基于深度学习的图像分割方法及进展”的讲座。

  孟老师首先介绍了深度卷积神经网络的基础知识和经典网络,为刚进校的研一同学打下坚实的学习基础。同时介绍了神经网络主要由卷积层、池化层、非线性激活函数、损失函数等组成,详细讲解了神经网络训练过程和梯度的反向传播,让同学们对于神经网络有了一个清晰的认识,对神经网络的使用轻松上手。接着,他介绍了针对图像分割问题的经典深度卷积神经网络模型,比如FCN,Deeplab模型等。同时,介绍了语义分割、实例分割、全景分割的联系及相关内容。最后,结合孟凡满老师本人的研究领域来介绍当前图像分割研究的最新进展,将已有的主要成果图像视频数据标注自动构建、少样本语义分割、类激活谱生成,从存在的问题、动机以及具体做法三个角度分别进行介绍。同学们结合自己的研究领域从中有所启发。

随后,由罗冰老师作第二场讲座,题目为“噪声模糊图像的盲恢复方法研究进展”。

随着手机等移动设备的使用,镜头抖动产生的运动模糊和噪声产生的图像模糊广泛存在于自然图像中。由于盲去模糊是一个不适定问题,计算真实的清晰图像和模糊核一直以来是一个广泛关注的问题。罗老师介绍了广泛使用的MAP(最大后验概率)模型结合图像梯度和模糊核先验共同完成图像的盲去模糊算法框架,并大致讲解了其中的优化步骤。接着,罗老师讲解了针对存在离群点的模糊图像的优化算法。由于处理离群点存在许多困难,大多数方法都通过各种方式减小离群点对图像恢复的影响,例如构造函数削减离群点像素值,通过掩码去除离群点等等。在介绍算法框架后,罗老师通过实验结果展示了多种方法的算法性能和实用性,并在最后讲述了上述方法存在的问题和未来发展趋势。

在提问环节中,同学对相关知识及研究内容向两位老师提出自己的疑问,老师之间也进行了相关交流。 

讲座现场(一)

讲座现场(二)


主讲人简介:  

孟凡满,电子科技大学信息与通信工程学院副教授,博士生导师。20137-20147月赴新加坡南洋理工大学访问。研究方向为图像分割、显著性检测,发表学术论文50余篇,其中IEEE 汇刊20余篇,谷歌学术引用1600余次,SCI他引600余次。主持和参与国家自然科学基金面上、重点及国家973等项目,获省部级科技奖励两项,多次获得国内外学术会议论文奖励,目前是Springer期刊《Visual Computer》副主编。

  罗冰,博士,主要从事计算机视觉,人工智能,深度学习,大数据,无线电信号处理等方向的研究。在国内外著名期刊/会议上发表20余篇论文。主持和参与多项国家自然科学基金项目。

责编:韩韵泓

编审:曾益