時間：2022-11-29 16:00

地點🤷🏻：騰訊會議 229-831-755

主講人👩🏻‍🦰🚬：周雷

報告摘要:

圖像語義分割的目的是為圖像中的每個像素點分配相應的像素級語義標註(pixel-level semantic annotations)，從而實現對圖像的結構信息進行提取和語義信息的標註。設計高性能的語義分割算法🧘，一般需要針對特定的任務準備大量精細的、對所需分割類別進行完全標註的樣本🧑🏻‍🦳，然後設計分割網絡並進行有監督訓練🤽🏿‍♀️。標註大量數據顯然是一項耗時和費力的工作，作為對完全標註樣本的拓展🧑‍🦰，現階段出現大量基於非完全標註樣本的弱監督語義分割方法被提出🧏🏽‍♀️🫛。本次報告將介紹課題組近些年在弱監督語義分割方面的研究工作，包括基於高質量樣本選擇和基於prototype learning的弱監督語義分割框架。首先介紹課題組提出的基於高質量樣本選擇的弱監督語義分割算法，該算法通過對生成樣本的質量進行評價🦾，從而選擇出更接近真實標註的樣本進行分割網絡的訓練。其次將介紹課題組在prototype learning與語義分割相結合方面的相關工作⭐️，設計高效的方法計算出prototypes以對圖像共同的語義模式信息進行表示，然後利用prototypes來提升弱監督語義分割性能👨‍🚒。最後將介紹如何利用弱監督語義分割的思想，來提升鋼材表面缺陷檢測的性能。

報告人簡介：

周雷，上海理工大學健康科學與工程學院副教授、碩導、上海理工大學誌遠學者🤹。2014年博士畢業於上海交通大學電子信息與電氣工程學院自動系，2020 -2021在上海科技大學生物醫學工程學院沈定剛教授IDEA LAB進行訪學工作🔹。主要研究方向包括醫學影像分析、弱監督語義分割、和基於深度學習的圖像/視頻壓縮等🚣‍♂️。作為項目負責人承擔了國家自然科學基金青年基金項目1項，參與國家/地方基金項目3項🫒🤷🏼‍♂️，與企業/醫院合作項目10余項。已發表相關領域的SCI和國際會議論文20余篇，曾連續三年帶領團隊獲得頂級學術會議CVPR舉辦的CLIC圖像視頻壓縮挑戰賽，累計獲得7項冠軍🧊。大部分論文發表於人工智能領域國際頂級期刊或會議，包括Pattern Recognition 、Transaction on Multimedia👀、Neurocomputing🧘‍♂️、Pattern Recognition Letter, CVPR🚲、ICIP、ICASSP等𓀒🎰。