報告題目：從漸進到顛覆：計算視覺的創新之路
報告時間：8月27日 10:00
報告方式：騰訊會議（ID: 202-935-674）
報告摘要：自2012年ImageNet競賽中提出AlexNet模型以來，深度學習與計算視覺的緊密結合已經接近十年，取得了大量有價值的技術突破。然而，計算視覺仍不能解決很多領域的挑戰性難題，同時基礎模型的顛覆性革新日益減少。因此每一個計算視覺領域的研究者都應該思索計算視覺的未來發展應當何去何從？基于“攝像機的生物學原型是視網膜”這一事實，我們應該學習生物視網膜的結構和機制，重新審視適合新型應用的視覺成像理論和大規模視覺信息表示處理方法。本報告將從借鑒和模擬生物視網膜的結構與表示特性出發，從漸進到顛覆探討數字視網膜（Digital retina）和神經形態視覺（Neuromorphic vision）兩條新型視覺信息表示與處理技術路線，從而為計算視覺領域創新拋磚引玉。
報告人簡介：
田永鴻，北京大學博雅特聘教授，博士生導師，IEEE Fellow，北京大學深圳研究生院信息工程學院院長，鵬城實驗室網絡智能部副主任兼云腦研究所所長，鵬城云腦技術總師，香港中文大學（深圳）和華中科技大學兼職教授，2018年國家杰出青年基金獲得者。主要研究方向為分布式機器學習、神經形態視覺和視頻大數據。累計主持國家重點研發計劃項目、國基金杰青/重點/重大儀器項目等國家、省部級與企業合作項目40余項，累計發表學術論文300余篇，兩獲國際期刊和會議最佳論文獎；擁有美/中國發明專利95項，獲國家技術發明二等獎1次、國家科技進步二等獎1次、教育部科技進步一等獎1次、中國電子學會技術發明一等獎和自然科學二等獎各1次，是首屆高校計算機專業優秀教師獎勵計劃獲獎者。曾任IEEE TCSVT/TMM/Multimedia等期刊編委，IEEE MIPR2020/ICME2021大會主席，IEEE ICME2015/BigMM2015/ISM2015/MIPR2018/MIPR2019程序主席，現任IEEE數據壓縮標準委員會副主席兼IEEE 2941標準工作組組長、中國圖象圖形學會理事與交通視頻專委會副主任等，是科技部十四五重點專項“智能傳感器”專家組成員。
計算機科學與工程學院
2022年8月25日
