【讲座问题】细腻化物体识别

【讲座时间】2017年12月7日（星期四） 13:00-17:00

【讲座所在】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年结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、目的检测，和多媒体内容剖析等研究，已经在盘算机视觉和多媒体剖析顶级国际聚会和期刊(CVPR/ICCV/ACM Multimedia/WWW/AAAI/IJCAI/T-CSVT)揭晓论文20余篇。主要研究偏向包括：细腻化物体识别，弱监视、多标签图像语义标注，目的检测，视觉与语言建模，视觉情绪剖析等

【内容简介】

区别于通用目的的物体识别，细腻化物体识别越发关注于具有判别力的目的部件定位 (part localization) 和细腻化的特征学习 (feature learning)。另外，由于部件的定位在大规模数据上缺少有用的监视信息，并且部件通常位于较小的图像标准上，这给细腻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要领，包括基于递归注重力模子(Recurrent-Attention)和基于多部件注重力模子(Multiple-Attention)的卷积神经网络。实验批注，联合的部件定位和特征学习要领有助于增进细腻化物体识别的准确率。最后，基于以上模子，我们先容一款基于深度神经网络的细腻化物体识别应用—微软识花。主要包括其产品功效、特点、识别逻辑、用户界面和影响力(现在下载量已过百万)，并对细腻化物体识别在多种用户场景下的应用举行探讨。