報告題目：無監(jiān)督領(lǐng)域自適應(yīng)方法研究-從有源到無源
報告人：葉茂
報告時間：2023年4月10日（周一）上午10:00
報告地點(diǎn)：多學(xué)科交叉創(chuàng)新研究大樓919學(xué)術(shù)報告廳
報告內(nèi)容：
當(dāng)目標(biāo)識別方法工作于新場景時，因源場景與新場景數(shù)據(jù)分布的不一致，目標(biāo)識別效果通常會迅速下降。遷移學(xué)習(xí)是一個很好的解決手段。在保留源訓(xùn)練數(shù)據(jù)集條件下，分別針對基于分布對齊和偽標(biāo)簽遷移兩條技術(shù)路線，提出了基于雙分類器的強(qiáng)類別特征對齊的無監(jiān)督領(lǐng)域自適應(yīng)方案和基于原型學(xué)習(xí)的多源遷移學(xué)習(xí)方案； 目前絕大多數(shù)領(lǐng)域自適應(yīng)目標(biāo)識別方法要求在遷移的時候保留源樣本，或者少量新場境樣本有標(biāo)簽。這些要求在實(shí)際中通常都無法滿足。針對這種情形，提出了基于忽略域風(fēng)格思想的無源領(lǐng)域自適應(yīng)目標(biāo)檢測方案和基于元學(xué)習(xí)的多教師遷移模型并在醫(yī)學(xué)圖像分類上展開了應(yīng)用，取得了較好的效果。
報告人簡介：
葉茂，電子科技大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院教授、博導(dǎo)。 計算機(jī)學(xué)會計算機(jī)視覺專委會,多媒體計算專委會，智能機(jī)器人專委會委員,自動化學(xué)會混合智能專委會委員。曾經(jīng)入選教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才支持計劃, 四川省杰出青年學(xué)科帶頭人支持計劃。目前主要研究領(lǐng)域?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)與計算機(jī)視覺，已發(fā)表國際一流學(xué)術(shù)論文100余篇。主持國家重點(diǎn)研發(fā)計劃項目1項，參與1項；主持國家自然科學(xué)基金、四川省科技廳等各個國家、省部級課題。并主持開發(fā)多個取得良好經(jīng)濟(jì)效益的工業(yè)產(chǎn)品項目；已授權(quán)發(fā)明專利20余項；擔(dān)任多個國際頂級學(xué)術(shù)會議程序委員會成員和分會場主席，如IJCAI, AAAI, ECCV等。擔(dān)任中科院2區(qū)期刊Engineering Applications of Artificial Intelligence編委，中興通訊技術(shù)編委, 多個國際一流期刊審稿人如IEEE TNNLS, IEEE TC, IEEE TSP等。 榮獲2012年華為-電子科技大學(xué)優(yōu)秀合作團(tuán)隊,2017ICME國際會議優(yōu)秀學(xué)生論文獎,作為主研獲得2018年中國圖形圖像學(xué)學(xué)會科學(xué)技術(shù)二等獎，2019年四川省科技進(jìn)步獎1等獎。
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2023年 4月7日
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