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20210303-05 总第230期 底层视觉与图像处理

2021-2-25 18:28| 发布者: 程一-计算所| 查看: 1125| 评论: 0

摘要: 报告时间2021年03月03日 (星期三)晚上20:00 (北京时间)主 题底层视觉与图像处理主持人任文琦 (中国科学院信息工程研究所)潘金山 (南京理工大学)报告嘉宾:张乐飞 (武汉大学)报告题目:基于深度学习的图像补绘报告嘉 ...

报告时间

2021年03月03日 (星期三)

晚上20:00 (北京时间)

主  题

底层视觉与图像处理

主持人

任文琦 (中国科学院信息工程研究所)

潘金山 (南京理工大学)


报告嘉宾:张乐飞 (武汉大学)

报告题目:基于深度学习的图像补绘


报告嘉宾:许翔宇 (南洋理工大学)

报告题目:多种数据形式下的视觉超分辨率技术



Panel嘉宾:

戴玉超 (西北工业大学)、张乐飞 (武汉大学)、郭晓杰 (天津大学)、许翔宇 (南洋理工大学)


Panel议题:

1. 有没有可能设计一个模型可以适用于各种不同的图像质量恢复问题中,比如去噪、去模糊、超分辨、去雨雾、修补等等?

2. 目前还有什么可以在底层图像处理方面提高性能的技术或者技巧?是数据问题还是算法问题?

3. 图像增强后的质量如何评价,目前的视觉效果、有参定量效果、及无参定量效果很难做到完全的一致性?

4. 底层视觉和高层视觉之间的连通性的相关研究还不是很多,底层视觉是否一定会促进高层视觉算法的性能?如果保证底层视觉和图像处理可以有效促进高层视觉的性能?

5. 目前很多的图像处理算法速度仍然难以满足实时性处理,有什么技术能大大提升图像处理算法速度的同时保证处理的性能?


*欢迎大家在下方留言提出主题相关问题,主持人和panel嘉宾会从中选择若干热度高的问题加入panel议题!


报告嘉宾:张乐飞 (武汉大学)

报告时间:2021年03月03日(星期三)晚上20:00(北京时间)

报告题目:基于深度学习的图像补绘


报告人简介:

张乐飞,博士,武汉大学计算机学院人工智能系副主任、教授、博士生导师,中国研究生人工智能创新大赛优秀指导教师。从事模式识别、图像处理、计算机视觉等方向的研究,研究成果谷歌学术总引用5200次,h-指数31,入选ESI高被引论文13篇,主持国家自然科学基金项目4项,获湖北省自然科学一等奖2次。担任Pattern Recognition副编辑和ICME领域主席等。


个人主页:

http://cs.whu.edu.cn/teacherinfo.aspx?id=226


报告摘要:

图像补绘是根据图像中已知的上下文信息来推断缺失区域的内容,其关键问题就是如何有效提取和利用图像中已知像素的信息。基于此研究主线,本报告从三个方面介绍了我们近期在图像补绘方面的研究成果,包括复制—推理—动态整理,相关算法能够灵活的提取有效信息用于修复图像。在多个数据集上的实验结果表明我们的方法相比现有方法可以实现更加高质量的视觉效果。


参考文献:

[1] N. Wang, Y. Zhang, and L. Zhang, "Dynamic Selection Network for Image Inpainting," IEEE Transactions on Image Processing 2021.

[2] J. Li, N. Wang, L. Zhang, B. Du, and D. Tao, "Recurrent Feature Reasoning for Image Inpainting," in CVPR 2020.


报告嘉宾:许翔宇 (南洋理工大学)

报告时间:2021年03月03日(星期三)晚上20:30(北京时间)

报告题目:多种数据形式下的视觉超分辨率技术


报告人简介:

许翔宇,现为南洋理工大学博士后研究员。本科及博士毕业于清华大学,毕业后分别在商汤科技,卡内基梅隆大学,以及麻省理工大学从事研究工作。其主要研究方向为图像处理和计算机视觉,包括超分辨率,深度估计,3D人体分析等。目前在国际会议和期刊发表论文二十余篇,并长期担任主流国际会议的程序委员会成员或高级成员。


个人主页:

https://sites.google.com/view/xiangyuxu


报告摘要:

超分辨率主要关注于如何对低分率的输入数据进行增强,以获得更高分辨率的输出。随着深度学习技术的发展,人们对于该问题的研究已经取得了非常重要的进步。但是,由于视觉数据的多样性,超分辨率在实际应用中有着十分复杂的形式,因此该问题的研究和解决仍然面临着很多的挑战。本次报告中,我们将会从四个方面,分别对普通彩色图像,深度图像,时间序列,以及3D场景下的超分辨率进行介绍,本次报告将详细分析各问题的重点和难点,以及其相应解决方案的最新研究进展,同时报告也将对于该领域内的未来研究热点进行展望。


参考文献:

[1] Xiangyu Xu, Yongrui Ma, Wenxiu Sun, and Ming-Hsuan Yang, "Exploiting Raw Images for Real-Scene Super-Resolution", IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI), 2020.

[2] Xiangyu Xu, Hao Chen, Francesc Moreno-Noguer, Laszlo A. Jeni, and Fernando De la Torre, "3D Human Shape and Pose from a Single Low-Resolution Image with Self-Supervised Learning", in ECCV 2020.

[3] Xiangyu Xu, Siyao Li, Wenxiu Sun, Qian Yin, and Ming-Hsuan Yang, "Quadratic Video Interpolation", Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2019.


Panel嘉宾:戴玉超 (西北工业大学)


嘉宾简介:

戴玉超,西北工业大学电子信息学院教授、博士生导师,陕西省信息获取与处理重点实验室主任。2005年、2008年和2012年分别获得西北工业大学学士、硕士和博士学位。2012年至2017年在澳大利亚国立大学先后从事博士后研究工作和担任ARC DECRA学者。2017年入选国家级青年项目并加盟西北工业大学。主要研究工作集中在计算机视觉、图像处理、人工智能等领域,包括三维场景重建、动态场景分析、底层视觉、动态视觉传感器、多视角几何、深度学习、无人驾驶、视觉导航等。已在IEEE TPAMI、IJCV、ICCV、CVPR、ECCV等国际期刊和会议上发表论文50余篇。先后获得IEEE CVPR 2012最佳论文奖(大陆高校30年来首次获得该奖项)、IEEE CVPR 2020最佳论文奖提名、陕西省优秀博士论文、DICTA DSTO图像处理最佳基础贡献论文奖、CVPR非刚性结构与运动恢复挑战赛最佳算法奖、DICTA最佳学生论文奖、APSIPA-ASC最佳深度学习/机器学习论文奖和陕西省科技进步二等奖等奖项。主持和参与国家自然科学基金面上项目,澳大利亚研究委员会(ARC) DECRA项目,国家自然科学基金国际合作重点项目、科技部“新一代人工智能”重大专项等科研项目。担任CVPR,ICCV,ACM-MM、ACCV等国际会议领域主席(Area Chair)。


个人主页:

http://teacher.nwpu.edu.cn/daiyuchao.html


Panel嘉宾:郭晓杰(天津大学)


嘉宾简介:

郭晓杰,天津大学智能与计算学部特聘研究员、长聘副教授、博士生导师、北洋青年科学家、北洋骨干教师、第十届吴文俊人工智能科技奖(被誉为“中国智能科学技术最高奖”)优秀青年奖获奖者、IEEE Senior Member。他主要从事计算机视觉和模式识别领域研究,迄今在国际权威期刊和会议上(如TPAMI、IJCV、TIP、CVPR、ICCV、ECCV、IJCAI、AAAI、ACM MM)发表论文70余篇,曾获得国际模式识别协会Piero Zamperoni Best Student Paper奖1项(每两年1项),多媒体旗舰会议ICME Best Student Paper Runner-up奖2项,中国模式识别计算机视觉大会PRCV Best Student Paper Runner-up奖1项,被全球最大的视觉、图像处理、模式识别平台OpenCV技术集成1项。


个人主页

https://sites.google.com/view/xjguo


主持人:任文琦 (中国科学院信息工程研究所)


主持人简介:

任文琦,中国科学院信息工程研究所副研究员,硕士生导师。2017年博士毕业于天津大学,博士期间在美国加州大学Merced分校进行了一年的联合培养。之后分别在腾讯人工智能实验室、微软亚洲研究院、滴滴人工智能实验室从事访问研究工作。主要研究方向为计算机视觉和图像处理等。担任中国图象图形学报青年编委,以及CVPR等多次专题论坛和竞赛的组织者。在IEEE TPAMI / TIP / TIFS,IJCV,以及CVPR、ICCV、ECCV、NeurIPS等领域权威国际期刊与会议发表学术论文40余篇。谷歌学术引用2400余次,获中国计算机学会优秀博士论文奖。


个人主页:

http://www.sklois.cn/rcdw/fg/202007/t20200702_566675.html


主持人:潘金山 (南京理工大学)


主持人简介:

潘金山,计算机科学与工程学院教授、博导。2017年获大连理工大学博士学位。攻读博士学位期间在美国哈佛大学和加州大学Merced分校访问学习两年。主要从事计算机视觉及人工智能相关领域问题的研究。近年来,在计算机视觉领域的顶级国际期刊和国际学术会议上发表论文40余篇,其中CCF推荐A类论文26篇,第一作者论文20余篇 (包括3篇IEEE TPAMI)。所发表论文在Google Scholar中引用次数超过4000次。根据Microsoft Academic统计的近5年最具影响力的全球学者排位,位列图像去模糊领域第2位。获得了中国人工智能学会优秀博士学位论文奖以及辽宁省优秀博士学位论文奖,主持国家自然科学基金面上基金、优秀青年基金等多个项目。


个人主页:

https://jspan.github.io/




21-05期VALSE在线学术报告参与方式:

长按或扫描下方二维码,关注“VALSE”微信公众号 (valse_wechat),后台回复“05期”,获取直播地址。


特别鸣谢本次Webinar主要组织者:

主办AC:潘金山 (南京理工大学)

协办AC:任文琦 (中国科学院信息工程研究所)

责任AC:王楠楠 (西安电子科技大学)



活动参与方式

1、VALSE Webinar活动依托在线直播平台进行,活动时讲者会上传PPT或共享屏幕,听众可以看到Slides,听到讲者的语音,并通过聊天功能与讲者交互;


2、为参加活动,请关注VALSE微信公众号:valse_wechat 或加入VALSE QQ群(目前A、B、C、D、E、F、G、H、I、J、K、L、M、N群已满,除讲者等嘉宾外,只能申请加入VALSE P群,群号:1085466722);

*注:申请加入VALSE QQ群时需验证姓名、单位和身份,缺一不可。入群后,请实名,姓名身份单位。身份:学校及科研单位人员T;企业研发I;博士D;硕士M。


3、在活动开始前5分钟左右,讲者会开启直播,听众点击直播链接即可参加活动,支持安装Windows系统的电脑、MAC电脑、手机等设备;


4、活动过程中,请不要说无关话语,以免影响活动正常进行;


5、活动过程中,如出现听不到或看不到视频等问题,建议退出再重新进入,一般都能解决问题;


6、建议务必在速度较快的网络上参加活动,优先采用有线网络连接;


7、VALSE微信公众号会在每周四发布下一周Webinar报告的通知及直播链接。


8、Webinar报告的PPT(经讲者允许后),会在VALSE官网每期报告通知的最下方更新[slides]


9、Webinar报告的视频(经讲者允许后),会更新在VALSEB站、西瓜视频,请在搜索Valse Webinar进行观看。


张乐飞 [slides]

许翔宇 [slides]

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