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智能科学创新讲堂 | 深度画像合成:一个新的挑战

已有 281 次阅读 2022-8-23 16:14 |个人分类:最新资讯|系统分类:博客资讯

智能科学创新讲堂(简称"创新讲堂")由中科院自动化所主办英文学术期刊Machine Intelligence Research(MIR)发起,由中科院自动化所及MIR联合主办,旨在为智能科学与技术领域的专家学者们提供一个自由交流的平台。创新讲堂将定期邀请国内外相关领域顶尖学者加盟,分享最前沿的学术进展,启迪思维、平等交流,碰撞出开创性的思维火花。

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​创新讲堂第八讲邀请到MIR优秀作者、日本学术振兴会(JSPS)&日本国立情报学(信息学)研究所外国人特别研究员刘弘博士带来"深度画像合成:一个新的挑战"的报告。2022年8月29日(周一)15点,诚邀您出席!


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报告主题:

深度画像合成:一个新的挑战


主讲人:刘 弘 博士

日本学术振兴会(JSPS)外国人特别研究员,在日本国立信息学研究所从事计算机视觉、多媒体计算的理论与应用研究。当前研究兴趣主要包括人工智能安全、大规模视觉搜索、机器学习等方向。在IEEE TPAMI、IJCV、IEEE TIP、CVPR、ICCV、ECCV、ICLR等国际顶级期刊和会议上发表多篇学术论文,获中国发明专利一项。获得JSPS International Fellowships、中国图象图形学会优秀博士学位论文奖,福建省优秀博士学位论文奖等,入选2021百度全球AI华人新星百强榜单。


​相关论文:

ETH Zurich重磅综述 | 人脸-素描合成:一个新的挑战 


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画像合成(FSS)是指从人脸图像到素描画像合成的过程(或者相反的过程),常用于公安执法、移动互娱等。然而,当前面临数据集规模小且多样性有限、评价指标单一、专业素描数据获取代价高等问题。这限制了领域的发展,尤其是对需要大量数据的深度学习模型。本报告将介绍一个新的高质量FSS数据集,其包含多种图像背景、肤色、素描风格、光照条件等。在回顾已有合成方法的基础上,报告将介绍一个简单有效的基线方法。我们采用与人工评估高度一致的指标,从多个角度对19个最先进的模型进行了严格的评估。最后,我们对未来的研究工作做一些探讨。


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​直播通道:

哔哩哔哩APP搜索"中科院自动化所”或扫描下方二维码,直播当天点击头像即可进入

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直播服务:

微信微信公众号"机器智能研究MIR”(发布最新讲座资料)

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​直播群:实时更新通知

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Machine Intelligence Research(简称MIR,原刊名International Journal of Automation and Computing)由中国科学院自动化研究所主办,于2022年正式出版。MIR立足国内、面向全球,着眼于服务国家战略需求,刊发机器智能领域最新原创研究性论文、综述、评论等,全面报道国际机器智能领域的基础理论和前沿创新研究成果,促进国际学术交流与学科发展,服务国家人工智能科技进步。期刊入选"中国科技期刊卓越行动计划",已被ESCI、EI、Scopus、中国科技核心期刊、CSCD等数据库收录。



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​戴琼海院士团队 | 用以图像去遮挡的基于事件增强的多模态融合混合网络

ETH Zurich重磅综述 | 人脸-素描合成:一个新的挑战
综述:从远程操作到自动机器人辅助显微手术
主编谭铁牛院士寄语, MIR第一期正式出版!
华南理工詹志辉团队 | 综述: 面向昂贵优化的进化计算
北科大殷绪成团队 | 弱相关知识集成的小样本图像分类
东南大学张敏灵团队 | 基于选择性特征增广的多维分类方法
联想CTO芮勇团队 | 知识挖掘:跨领域的综述
中科院自动化所何晖光团队 | 一种基于RGEC的新型网络
最新好文 | 基于因果推断的可解释对抗防御
复旦邱锡鹏团队 | 综述:自然语言处理中的范式转换
精选综述 | 用于白内障分级/分类的机器学习技术


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喜报 | MIR被 ESCI 收录!
喜报 | MIR 被 EI 与 Scopus 数据库收录
新春喜报!MIR入选“中国科技核心期刊”

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https://blog.sciencenet.cn/blog-749317-1352328.html

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