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计算机科学与技术一流学科高峰论坛之八十五 ——全球知名开源软件公司Kitware Inc.计算机视觉研究员龙成江博士学术报告

发布部门:计算机学院\人工智能学院   发布人:许可   发布时间:2019年11月06日 03:55

报告题目:生成式对抗网络在图像标注、阴影检测与消除以及数字取证的研究与应用

报告时间:20191112(星期二)上午10:00-11:30

报告地点:江西快三计划逸夫科技楼学术报告厅

报告人简介:

龙成江 (http://www.chengjianglong.com), 全球知名开源软件公司Kitware Inc. 计算机视觉研究员&高级研发工程师,先后在美国顶尖理工大学Rensselaer Polytechnic Institute (伦斯勒理工大学)和美国纽约州立大学Albany分校担任兼职教授。分别于2009年和2011年在在武汉大学获得本科和硕士学位,2015年于美国Stevens Institute of Technology (斯蒂文斯理工学院)获得博士学习。博士期间曾分别于2013年和2015年在NEC Labs America (美国NEC实验室)GE Global Research (美国通用电器研究院) 进行暑期研究实习。主要研究方向涉及计算机视觉,机器学习,人工智能,多媒体和计算机图形学及可视化。迄今为止已在T-PAMIIJCV, CVPR, ICCV, CGF, WACV, ACCV, ICTAI 等国际顶级期刊和学术会议发表论文>35篇。长年担任多个机器学习,人工智能,多媒体和计算机图形学及可视化等领域的期刊与学术会议的评审人。

 

报告摘要:

    作为深度学习的一种架构,生成式对抗网络通常由一个生成器网络与一个辨别器网络组成,两者在训练过程中相互对抗以提升彼此的性能。生成器用来生成朝真实的数据分布的样本来愚弄辨别器,辨别器却被不断优化来对生成器生成的样本与真实的样本加以区分以辨真假。近年来,生成式对抗网格在模拟文本、图像与视频方面显示了巨大的潜力。生成式对抗网格成功地实现了文本到图片、图片到图片之间的转换与迁移。这直接对很多应用比如图像超分辨率、图像修补、图像风格转换、图像去雨滴、阴影检测与消除和人脸对换。在这个报告中,龙成江博士将分享他近期内在生成式对抗网络的研究以及在图像标注、图像的阴影检测与消除、以及数字取证邻域的应用。

 

主办单位:计算机科学与技术学院/人工智能学院

201911

 

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