精细化物体识别

来源:科学技术处、 电子与通信工程系、自动化系发布时间:2017-11-29阅读次数:

【讲座题目】精细化物体识别

【讲座时间】2017年12月7日(星期四) 13:00-17:00

【讲座地点】保定校区图书馆地下一楼报告厅

【主 讲 人】傅建龙 博士,微软亚洲研究院副研究员

【主讲人简介】

傅建龙,微软亚洲研究院副研究员。2015年毕业于中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室。主要从事图像识别、目标检测,和多媒体内容分析等研究,已经在计算机视觉和多媒体分析顶级国际会议和期刊(CVPR/ICCV/ACM Multimedia/WWW/AAAI/IJCAI/T-CSVT)发表论文20余篇。主要研究方向包括:精细化物体识别,弱监督、多标签图像语义标注,目标检测,视觉与语言建模,视觉情感分析等

【内容简介】

区别于通用目标的物体识别,精细化物体识别更加关注于具有判别力的目标部件定位 (part localization) 和精细化的特征学习 (feature learning)。另外,由于部件的定位在大规模数据上缺少有效的监督信息,并且部件通常位于较小的图像尺度上,这给精细化的物体识别带来了更大的挑战。针对以上问题,我们由浅入深地提出了两种部件定位和特征学习的联合训练方法,包括基于递归注意力模型(Recurrent-Attention)和基于多部件注意力模型(Multiple-Attention)的卷积神经网络。实验表明,联合的部件定位和特征学习方法有助于促进精细化物体识别的准确率。最后,基于以上模型,我们介绍一款基于深度神经网络的精细化物体识别应用—微软识花。主要包括其产品功能、特点、识别逻辑、用户界面和影响力(目前下载量已过百万),并对精细化物体识别在多种用户场景下的应用进行探讨。

 

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