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明晚開播 |數(shù)據(jù)智能系列講座第7期:面向高泛化能力的視覺感知系統(tǒng)空間建模與微調(diào)學(xué)習(xí)

廈門市開源芯片產(chǎn)業(yè)促進(jìn)會(huì) ? 2025-06-24 08:01 ? 次閱讀
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鷺島論壇

數(shù)據(jù)智能系列講座第7期

「面向高泛化能力的

視覺感知系統(tǒng)空間建模與微調(diào)學(xué)習(xí)」

明晚8點(diǎn)

精彩開播

期待與您云相聚,共襄學(xué)術(shù)盛宴!


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報(bào)告題目

面向高泛化能力的視覺感知系統(tǒng)空間建模與微調(diào)學(xué)習(xí)


報(bào)告簡(jiǎn)介

構(gòu)建高效、物理一致且具備良好泛化能力的視覺感知系統(tǒng),是視覺智能、邊緣計(jì)算與具身機(jī)器人中的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。為提升系統(tǒng)的泛化與適應(yīng)能力,一類方法致力于構(gòu)建物理一致的世界模型,增強(qiáng)空間建模能力;另一類則關(guān)注參數(shù)高效的遷移學(xué)習(xí),提升任務(wù)適配效率。然而,傳統(tǒng)方法多依賴隱式生成模型或全參數(shù)微調(diào),存在三維一致性差、訓(xùn)練不穩(wěn)定、部署開銷大等問題。

本報(bào)告介紹兩個(gè)最新進(jìn)展:DSG-World 提出基于雙狀態(tài)觀測(cè)的三維高斯建模方法,通過雙視角感知與一致性約束,實(shí)現(xiàn)對(duì)遮擋物體的精確建模,提升三維重建與仿真的泛化性能;Swin-BAPAT 框架基于 Swin Transformer,引入高效并行適配機(jī)制,僅微調(diào)少量參數(shù)即可實(shí)現(xiàn)對(duì)行為識(shí)別任務(wù)的精確適配,兼顧精度與部署效率。


報(bào)告嘉賓

李 璽

IAPR/IET/AAIA Fellow

浙江大學(xué)求是特聘教授

王高昂

浙江大學(xué)國際聯(lián)合學(xué)院研究員

博士生導(dǎo)師


俞鑫波

浙江大學(xué)國際聯(lián)合學(xué)院研究員

博士生導(dǎo)師


特邀主持

黃禮泊

中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所

特別研究助理


講座時(shí)間

2025年6月25日(周三)2015


講座環(huán)節(jié)及流程

?講座環(huán)節(jié):

① 5 分鐘主持人進(jìn)行主題與嘉賓介紹

② 55分鐘報(bào)告嘉賓講座環(huán)節(jié)

③ 15分鐘互動(dòng)問答環(huán)節(jié)


?講座流程:

① 19:45 開芯會(huì)視頻號(hào)上線,歡迎觀眾朋友提前進(jìn)入直播間候場(chǎng)

② 20:00 主持人開場(chǎng)

③ 20:05 主講嘉賓依次開始講座,持續(xù)55min

注:【在講座過程中歡迎觀眾朋友通過各直播平臺(tái)進(jìn)行提問 工作人員將收集和整理問題

③ 21:00 主持人根據(jù)工作團(tuán)隊(duì)整理的問題與嘉賓進(jìn)行問答互動(dòng),持續(xù)15min


講座形式

視頻號(hào)、B站、電子發(fā)燒友、

蔻享學(xué)術(shù)等

多平臺(tái)同步直播


點(diǎn)擊預(yù)約精彩不容錯(cuò)過!



報(bào)告嘉賓

62786a26-508e-11f0-986f-92fbcf53809c.png

李 璽

IAPR/IET/AAIA Fellow,IEEE Senior Member,CCF杰出會(huì)員,浙江大學(xué)求是特聘教授,國家杰出青年科學(xué)基金獲得者,國家青年特聘專家,入選全球前2%頂尖科學(xué)家榜單(包括終身科學(xué)影響力排行榜和年度科學(xué)影響力排行榜),Elsevier 2023“中國高被引學(xué)者”,科技部科技創(chuàng)新2030新一代人工智能重大項(xiàng)目首席科學(xué)家,國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人,教育部重點(diǎn)規(guī)劃研究項(xiàng)目負(fù)責(zé)人,第七屆中國圖象圖形學(xué)會(huì)理事,浙江省自然科學(xué)基金重大項(xiàng)目負(fù)責(zé)人,浙江省杰出青年科學(xué)基金獲得者,浙江省特聘專家,杭州市錢江特聘專家,浙江省151人才培養(yǎng)工程第二層次, 中國信息與電子科技發(fā)展戰(zhàn)略研究中心專家委員會(huì)特聘專家。主要從事計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的研究和開發(fā)。 在國際權(quán)威期刊和國際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議發(fā)表或錄用文章200余篇。榮獲2021年世界人工智能大會(huì)最高獎(jiǎng)“卓越人工智能引領(lǐng)者(SAIL獎(jiǎng))”,并獲得多項(xiàng)國內(nèi)外學(xué)術(shù)與技術(shù)獎(jiǎng)項(xiàng),包括ACCV 2010與DICTA 2012最佳論文獎(jiǎng)、ACML 2017最佳學(xué)生論文獎(jiǎng)、ICIP 2015 Top 10%論文獎(jiǎng),以及多篇期刊優(yōu)秀論文(《中國圖象圖形學(xué)報(bào)》2019封面文章、2020年度優(yōu)秀論文)。在產(chǎn)學(xué)研合作方面,獲得2024年與2022年華為“難題揭榜”火花價(jià)值獎(jiǎng)、2021年度優(yōu)秀技術(shù)合作成果獎(jiǎng)。其他重要獎(jiǎng)項(xiàng)還包括:中國圖象圖形學(xué)會(huì)自然科學(xué)獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)、中國電子學(xué)會(huì)科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)、中國產(chǎn)學(xué)研合作促進(jìn)獎(jiǎng)、陸增鏞CAD&CG高科技獎(jiǎng)一等獎(jiǎng)、教育部科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)、兩項(xiàng)北京市自然科學(xué)獎(jiǎng)(一、二等獎(jiǎng))、中國專利優(yōu)秀獎(jiǎng)及2023年騰訊鵝廠好專利獎(jiǎng)。



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王高昂

浙江大學(xué)國際聯(lián)合學(xué)院研究員、博士生導(dǎo)師,分別于復(fù)旦大學(xué)、威斯康星大學(xué)麥迪遜分校、華盛頓大學(xué)獲得本科、碩士和博士學(xué)位。曾擔(dān)任曠視科技北美研究院研究員、Wyze Labs 研究員。研究方向包括視覺感知、空間智能、具身智能等,在高質(zhì)量國際期刊及國際會(huì)議上發(fā)表論文80余篇,谷歌學(xué)術(shù)引用2900 余次,H-index 30。在英偉達(dá)智慧城市挑戰(zhàn)賽等國際學(xué)術(shù)競(jìng)賽中榮獲4項(xiàng)冠軍名次。擔(dān)任視覺與學(xué)習(xí)青年學(xué)者研討會(huì)(VALSE)第八屆執(zhí)行領(lǐng)域主席委員會(huì)委員、PRCV會(huì)議領(lǐng)域主席、CVPR長(zhǎng)視頻理解研討會(huì)主辦成員、ICMR雷達(dá)目標(biāo)檢測(cè)挑戰(zhàn)賽主辦成員。主持和參與多項(xiàng)國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目、浙江省重大及重點(diǎn)項(xiàng)目、浙江省線下一流本科國際化課程建設(shè)項(xiàng)目、浙江大學(xué)教改項(xiàng)目,擔(dān)任科技部重點(diǎn)研發(fā)項(xiàng)目課題負(fù)責(zé)人、科技創(chuàng)新2030-“新一代人工智能”青年科學(xué)家項(xiàng)目子課題負(fù)責(zé)人。



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俞鑫波

浙江大學(xué)國際聯(lián)合學(xué)院研究員、博士生導(dǎo)師,于香港理工大學(xué)計(jì)算機(jī)系取得碩士和博士學(xué)位。曾在美國伊利諾伊大學(xué)厄巴納香檳校區(qū)訪學(xué)。研究方向包括多模態(tài)融合、知識(shí)遷移、人體行為感知等,在國內(nèi)外權(quán)威期刊會(huì)議上共發(fā)表學(xué)術(shù)論文20余篇,其中近5年以第一作者發(fā)表論文11篇,包括:IEEE TPAMI,ICCV,AAAI,IJCAI和ACM CSUR等;開源算法5個(gè);研究成果在ResearchGate上成為自2020年首次發(fā)表起Research Interest Score全球前2%研究者;擔(dān)任IJCAI 2022 Machine Learning for Vision分會(huì)場(chǎng)主席。擔(dān)任浙江省自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目負(fù)責(zé)人,獲得浙江省級(jí)人才項(xiàng)目。




主持嘉賓

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黃禮泊

博士,中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所特別研究助理。主要研究領(lǐng)域?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)理論和深度學(xué)習(xí)應(yīng)用,尤其是無監(jiān)督學(xué)習(xí)、持續(xù)學(xué)習(xí)、最優(yōu)化理論等方面的研究。在包括IEEE Transactions系列、AAAI、ICLR、CVPR、NeurIPS等國內(nèi)外期刊和會(huì)議上發(fā)表論文20余篇。作為負(fù)責(zé)人承擔(dān)國家領(lǐng)域預(yù)研課題、國家公派留學(xué)基金、北京市自然科學(xué)基金青年基金等多個(gè)項(xiàng)目。




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