为了帮助大家更好地理解深度学习方法及其在实际问题中的应用，读书会接下来将围绕计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、计算广告等领域邀请专家进行分享。首期活动将聚焦计算机视觉方向，特别邀请了中科院自动化所模式识别国家重点实验室的赵朝阳博士和王宇航博士，他们将就计算机视觉的核心问题——目标检测和图像语义分割进行深入讲解。

分享时间

2017年7月2日

报告主题一：目标检测

目标检测作为计算机视觉领域的基础问题之一，拥有深厚的研究背景。近年来，随着深度学习技术的迅速普及，目标检测取得了显著进展，并在智能交通、监控、军事、医疗等多个领域得到广泛应用。本次报告将回顾目标检测技术的发展历程，探讨其未来趋势，并结合报告人的现有研究成果，分享目标检测技术在多种场景中的具体应用实例。报告分为三个部分：1. 传统目标检测技术的历史；2. 基于深度学习的目标检测方法演进；3. 目标检测技术的实际应用案例分析，包括在BOT大赛中的表现。报告人带领团队在2016年上海BOT计算机视觉挑战赛中荣获最佳算法奖及团体冠军，获得了22万元奖金。

赵朝阳简介

赵朝阳博士于2016年在中国科学院自动化研究所获得博士学位，现担任模式识别国家重点实验室助理研究员及智能媒体计算联合实验室副主任。他的研究重点包括视频分析与检索、目标检测与跟踪、图像分类与识别等方面的基础应用研究，以及模式识别和机器学习相关的理论研究。他已在TIP、CVIU、ICPR等国际期刊和会议上发表了10余篇学术论文，并获得了两项相关领域的专利。赵博士曾多次获奖，包括2013年国际多模态手势识别大赛冠军、2015年智慧城市视频分析技术挑战赛的人脸识别、目标跟踪、目标检测等多项冠军，以及2015年国际3D目标检索大赛冠军。

报告主题二：图像语义分割

图像语义分割是一种像素级别的图像识别任务，在网络多媒体、智能医疗、自动驾驶等领域具有广阔的应用前景。此次报告将重点介绍基于深度学习的图像语义分割方法。报告分为三部分：1. 经典图像分割模型概述；2. 提升分割效果的方法；3. 团队最新的研究成果——堆叠反卷积网络（Stacked Deconvolutional Network），该方法已在全球知名的PASCAL VOC 2012语义分割任务排行榜上名列前茅。

王宇航简介

王宇航博士于2017年在中国科学院自动化研究所获得博士学位，专注于图像语义分割、图像分类与识别等领域的研究。他在CVPR、IJCAI、ACM MM等国际会议和期刊上发表了10余篇论文。他曾赢得多项重要比赛，包括微软研究院图像识别大赛冠军、“ImageCLEF2015”大规模图像定位和标注大赛亚军、全国研究生智慧城市大赛单目标和多目标检测任务亚军。此外，他的团队在PASCAL VOC 2012语义分割任务排行榜上位居榜首。