会议介绍
为促进交通视频领域学术交流、服务广大在读学生和相关从业者，交通视频专委会特邀请领域内的优秀在读研究生，开展面向全国的“学术新星”系列学术报告活动，每次活动邀请2-3名同学，每年举行4-5次。
举办单位
主办单位：中国图象图形学学会
承办单位：CSIG-交通视频专委会
会议安排
会议时间：年3月29日19:00-20:30
会议形式：腾讯会议
会议议程
时间
内容
主持人
19:00-19:40
题目:深度学习中视觉领域适应的方法探究
报告人：崔书豪
明悦
19:40-19:45
提问交流环节19:45-20:25
题目：基于前背景整合的协作式视频目标分割
报告人：杨宗鑫
20:25-20:30
总结
讲者介绍
1、崔书豪
报告主题：深度学习中视觉领域适应的方法探究
摘要：
近年来计算机视觉在众多任务上取得了突飞猛进的成果，但现有成果仍然依赖于大量有标注的数据，并假设训练与测试数据基于独立同分布。为了解决数据之间的分布差异问题，领域适应成为了学术热点话题，并已经被应用于多种视觉任务中。领域适应强调要将有标注的源域数据迁移到无标注的目标域场景中，从而得到在目标域场景下的预测结果良好的模型。本次报告将以领域适应为基本任务，重点介绍领域适应任务中存在的主要问题与现有的解决方案，同时讲述对领域适应未来发展方向的思考。
讲者简介：
崔书豪，中科院计算所VIPL实验室三年级硕士生，中国科学院大学国家奖学金获得者。年本科毕业于清华大学自动化系。主要研究方向包括迁移学习、领域适应、计算机视觉、深度学习等。过去一年内以一作身份中稿3篇CCFA类论文，分别是一篇CVPROral，CVPR以及NeurIPS，其中CVPROral的工作的开源代码GitStar超过。同时担任ACMMM、TNNLS等国际会议期刊的审稿人。
2、杨宗鑫
报告主题：基于前背景整合的协作式视频目标分割
摘要：
视频目标分割是计算机视觉中一项重要的基础任务，在自动驾驶等智能化场景有潜在应用价值。以往的方法都专注于提取鲁棒的视频前景目标特征，这在遮挡、尺度变化等复杂场景下是十分困难的。基于此，我们提出了前背景整合的视频图像特征提取，并显著推动了视频目标分割领域的精度提升。本次报告将围绕此研究展开介绍我们组在视频目标分割领域的相关研究成果。欢迎各位领导、专家与会指导。
讲者简介：
杨宗鑫，悉尼科技大学三年级博士生，主要从事视频理解、姿态估计、图像识别和生成等计算机视觉相关的研究。本科毕业于中国科学技术大学，就读时曾获第37届郭沫若奖学金。博士就读至今已在计算机视觉领域顶级会议上累计发表一作论文4篇。
主持人介绍
明悦
主持人简介：
明悦现任北京邮电大学电子工程学院副教授，博/硕士生导师，北京交通大学信号与信息处理专业博士毕业，期间进入美国卡内基梅隆大学访学1年。主要研究方向为感知多尺度不变性特征描述、动态协同特征学习及智能多任务模式化处理等方面，累计发表高质量学术论文80余篇，其中中科院二区以上第一/通信作者论文17篇，相关成果获得首届中国计算机学会-腾讯犀牛鸟基金奖，北京邮电大学周炯槃青年教师励志奖。作为项目负责人主持国家自然科学基金2项、北京市自然科学基金2项。此外，主要成员参与国家重点研发计划项目多项。担任多个国际学术期刊(IEEETIP/TCSVT/TMM/TNNLS,PR,Neuro