7月20日，課題組成員參與組織CCF多媒體專委會走進(jìn)中國海洋大學(xué)活動(dòng)，并認(rèn)真聆聽專家報(bào)告?；顒?dòng)邀請哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院左旺孟教授、中國科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所王樹徽研究員、重慶郵電大學(xué)李偉生教授、山東省人工智能研究院程志勇研究員四位專家做報(bào)告。

四位專家做精彩報(bào)告

李偉生教授報(bào)告的題目為：多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像處理。當(dāng)前，基于多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像處理的多維可視化輔助診療技術(shù)已成為醫(yī)學(xué)圖像領(lǐng)域發(fā)展的關(guān)鍵問題之一。報(bào)告介紹了如何利用臨床CT、MRI、PET等多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像建立多維可視化的數(shù)字化結(jié)構(gòu)解剖模型，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對器官及組織各個(gè)參數(shù)的精確測量，增強(qiáng)醫(yī)學(xué)影像的可靠性、穩(wěn)定性及容錯(cuò)能力。左旺孟教授報(bào)告的題目為：面向相機(jī)圖像去噪的卷積網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)與學(xué)習(xí)。近年來，隨著以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展，卷積去噪網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)與學(xué)習(xí)也獲得了較多的關(guān)注。報(bào)告介紹了DnCNN、FFDNet等代表性卷積去噪網(wǎng)絡(luò)。此外，還從相機(jī)噪聲建模角度，為將卷積去噪網(wǎng)絡(luò)推廣應(yīng)用于真實(shí)相機(jī)噪聲圖像，介紹了CBNet及后續(xù)進(jìn)展。王樹徽研究員報(bào)告的題目為：開放域圖文理解與交互技術(shù)研究。報(bào)告圍繞人機(jī)圖文交互目標(biāo)，以開放域?qū)嶋H應(yīng)用為研究背景，以從傳統(tǒng)淺層模型到深度模型為技術(shù)演進(jìn)路線，針對圖文數(shù)據(jù)高維、異構(gòu)、復(fù)雜語義等問題，建立圖文表征-理解-推理研究框架，提出面向圖-文關(guān)聯(lián)檢索的非參數(shù)非線性映射模型、協(xié)同注意學(xué)習(xí)等方法。最后，結(jié)合相關(guān)技術(shù)發(fā)展前景介紹未來研究構(gòu)想。程志勇研究員報(bào)告的題目為：基于多模態(tài)信息的個(gè)性化喜好建模。面對不同的商品，用戶關(guān)注的商品特征或?qū)傩砸矔S之變化。因此，用一個(gè)固定的特征向量很難準(zhǔn)確預(yù)測用戶對不同商品的喜好程度。報(bào)告介紹了基于多模態(tài)信息（如評級、用戶評論和圖片）對用戶多樣性喜好建模的工作。

活動(dòng)結(jié)束后，課題組參會成員積極總結(jié)參會經(jīng)驗(yàn)與收獲。