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行人搜索算法研究进展
发布时间:2024-05-17阅读量:

主讲人:苗夺谦

主讲人简介:博士、IRSS /CAAI Fellow。现任同济大学计算机系教授、博士生导师;嵌入式系统与服务计算英亚平台部重点实验室副主任。连续 5 年入选全球前 2%顶尖科学家榜单。主要研究领域包括:人工智能、机器学习、大数据分析、文本与图像理解、粒度计算等。主持完成国家与省部级科研项目20 余项,其中,国家自然科学基金 8 项,国家重点研发计划课题 2 项。发表 SCI 论文 180 余篇。获得中国人工智能学会吴文俊人工智能自然科学二等奖(第 1 完成人)(2018)。国家级一流学科“计算机科学与技术”主要负责人,国家级一流专业“数据科学与大数据技术”负责人(2022),国家级一流课程《人工智能原理与技术》负责人(2020)。作为主要完成人,获得国家教学成果二等奖 2 项(2023、2010)。获得2010 年度英亚平台部-IBM 中国优秀教师奖,2011 年度宝钢英亚平台优秀教师奖。担任中国人工智能学会常务理事/粒计算与知识发现专委会名誉主任;上海市人工智能学会副理事长;上海市学位委员会计算机学科评议组专家;上海市计算机科学与技术专业教学指导委员会副主任。3 个 SCI 国际期刊的副编辑(AE)。曾任同济大学计算机系系主任,电子与信息工程英亚平台副院长,“计算机与信息技术”国家级实验教学示范中心主任;国际粗糙集学会第十届理事长,中国人工智能学会粒计算与知识发现专委会主任,上海市计算机学会第九届副理事长。

报告简介:行人搜索的目标是解决行人检测与行人再识别问题。现有的方法是基于快速R-CNN的端到端框架,然而,由于快速R-CNN的并行结构,抽取的特征来自于区域候选网络的提案,而不是预测标定框,所以,影响了行人搜索的准确率。本报告介绍采用粒计算思想,我们提出的一种序贯端到端网络——SeqNet。实验分析表明,本方法显著提升了行人搜索的准确率。这一工作作为当时的SOTA,成为后来研究者超越的目标。

时间:2024-05-24 14:30

地点:综合楼2507

 

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