報告題目：深度度量學習與視覺內容理解
報告人🤹🏿：魯繼文 副教授
報告時間：07月10日 13:30
報告地點🏭：912會議室
報告人簡介:
魯繼文，清華大學自動化系副教授、博士生導師，主要研究領域為計算機視覺🦈、機器學習、智能機器人🤸♀️。發表IEEE匯刊論文60余篇（其中PAMI論文13篇）👗，CVPR/ICCV/ECCV會議論文50余篇，論文被引用7800余次。主持承擔國家自然科學基金聯合重點基金、國家重點研發計劃課題等科研項目10余項。擔任國際期刊PR Letters主編，T-IP、T-CSVT、T-BIOM和PR編委🧛🏽♂️，國際會議AVSS 2020和DICTA 2019程序委員會主席☝️，中國計算機學會計算機視覺專委會常務委員，中國圖象圖形學學會視覺大數據專委會常委委員🕗。獲國家優秀青年科學基金（2018年）👩🚀，和ICME 2019多媒體新星獎（2019年）。
報告內容簡介:
深度度量學習通過將深度學習的特征表示能力與度量學習的相似性刻畫能力相結合，以端對端的方式實現從原始輸入到語義輸出的感知，在多個視覺感知任務中均取得了重要進展。報告將介紹清華大學自動化系智能視覺實驗室近年來提出的面向視覺內容理解的多個深度度量學習方法，主要包括小樣本深度度量學習、多視圖深度度量學習、對抗性深度度量學習、和非均衡深度度量學習等，以及它們在人臉與物體識別、行人跟蹤與再識別、圖像與視頻檢索等多個視覺內容理解任務中的應用。
