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 南大计算机软件新技术国家重点实验室 

摘 要：

近年来，随着计算机视觉技术的发展，对于图像识别的研究取得了长足的进展。尤其是以深度卷积网络为代表的广泛应用，越来越多的研究人员借助深度神经网络的强大学习能力来处理图像类别、属性以及像素类别的信息。目前大多数研究的侧重点在于对识别系统进行改进以提高对这些信息的识别性能。尽管识别性能有所提高，目前的研究在复杂的应用场景中仍然需要面对诸多的挑战。本次报告立足于图像基础维度信息的研究，使用深度学习将基础信息拓展到高层次图像识别应用中。

报告人简介：

林迪，男，中国广东人。于2012年从中山大学软件学院毕业获得学士学位，于2016年从香港中文大学计算机科学与工程学系毕业获得博士学位。现于深圳大学任助理教授，同时任中国图象图形学会智能图形专委会委员。过去5年共发表计算机视觉、图形学以及机器学习顶级期刊（tpami，tcyb，tog，tip等）以及会议（cvpr，iccv，eccv，icml，siggraph等）共13篇，获得国自然青年基金以及深圳市科研基金资助。

时间：5月9日   15:30-16:10

地点：计算机科学技术楼221室