報(bào)告題目：無(wú)監(jiān)督領(lǐng)域自適應(yīng)方法研究-從有源到無(wú)源
報(bào)告人：葉茂
報(bào)告時(shí)間：2023年4月10日（周一）上午10:00
報(bào)告地點(diǎn)：多學(xué)科交叉創(chuàng)新研究大樓919學(xué)術(shù)報(bào)告廳
報(bào)告內(nèi)容：
當(dāng)目標(biāo)識(shí)別方法工作于新場(chǎng)景時(shí)，因源場(chǎng)景與新場(chǎng)景數(shù)據(jù)分布的不一致，目標(biāo)識(shí)別效果通常會(huì)迅速下降。遷移學(xué)習(xí)是一個(gè)很好的解決手段。在保留源訓(xùn)練數(shù)據(jù)集條件下，分別針對(duì)基于分布對(duì)齊和偽標(biāo)簽遷移兩條技術(shù)路線，提出了基于雙分類器的強(qiáng)類別特征對(duì)齊的無(wú)監(jiān)督領(lǐng)域自適應(yīng)方案和基于原型學(xué)習(xí)的多源遷移學(xué)習(xí)方案； 目前絕大多數(shù)領(lǐng)域自適應(yīng)目標(biāo)識(shí)別方法要求在遷移的時(shí)候保留源樣本，或者少量新場(chǎng)境樣本有標(biāo)簽。這些要求在實(shí)際中通常都無(wú)法滿足。針對(duì)這種情形，提出了基于忽略域風(fēng)格思想的無(wú)源領(lǐng)域自適應(yīng)目標(biāo)檢測(cè)方案和基于元學(xué)習(xí)的多教師遷移模型并在醫(yī)學(xué)圖像分類上展開(kāi)了應(yīng)用，取得了較好的效果。
報(bào)告人簡(jiǎn)介：
葉茂，電子科技大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院教授、博導(dǎo)。 計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)專委會(huì),多媒體計(jì)算專委會(huì)，智能機(jī)器人專委會(huì)委員,自動(dòng)化學(xué)會(huì)混合智能專委會(huì)委員。曾經(jīng)入選教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計(jì)劃, 四川省杰出青年學(xué)科帶頭人支持計(jì)劃。目前主要研究領(lǐng)域?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)，已發(fā)表國(guó)際一流學(xué)術(shù)論文100余篇。主持國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目1項(xiàng)，參與1項(xiàng)；主持國(guó)家自然科學(xué)基金、四川省科技廳等各個(gè)國(guó)家、省部級(jí)課題。并主持開(kāi)發(fā)多個(gè)取得良好經(jīng)濟(jì)效益的工業(yè)產(chǎn)品項(xiàng)目；已授權(quán)發(fā)明專利20余項(xiàng)；擔(dān)任多個(gè)國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議程序委員會(huì)成員和分會(huì)場(chǎng)主席，如IJCAI, AAAI, ECCV等。擔(dān)任中科院2區(qū)期刊Engineering Applications of Artificial Intelligence編委，中興通訊技術(shù)編委, 多個(gè)國(guó)際一流期刊審稿人如IEEE TNNLS, IEEE TC, IEEE TSP等。 榮獲2012年華為-電子科技大學(xué)優(yōu)秀合作團(tuán)隊(duì),2017ICME國(guó)際會(huì)議優(yōu)秀學(xué)生論文獎(jiǎng),作為主研獲得2018年中國(guó)圖形圖像學(xué)學(xué)會(huì)科學(xué)技術(shù)二等獎(jiǎng)，2019年四川省科技進(jìn)步獎(jiǎng)1等獎(jiǎng)。
歡迎廣大師生踴躍參加！
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2023年 4月7日
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