报告题目：面向数据高效的计算机视觉研究
       报告人：新加坡科技研究局徐迅博士学术报告会
       主持人：李天瑞
       时间：2022年3月7日下午4点
       地点：3号楼31541
       摘要：深度学习是计算机视觉近期发展的重要技术手段，其以大量人工标注数据为支撑，训练复杂的神经网络模型，模型的好坏依赖于已标注训练数据的多寡。在特定应用场景中，标注数据的获得面临着成本高、迭代周期慢等痛点，因此，图灵奖得主Yann LeCun将如何在依靠少量标注数据下进行学习评为当前深度学习领域的三大难题之一。如何有效地利用少量标注数据和大量未标注数据已经成为当前深度学习研究的重要课题，并统称为数据高效深度学习。在本次报告中，徐迅博士将从对比学习、零样本学习、半监督/监督学习、主动学习和数据增强等角度介绍与计算机视觉结合的数据高效深度学习研究，并且在图像分割和三维点云处理方面展示数据高效学习的应用前景。
       简介：徐迅博士于2012年毕业于伦敦大学玛丽女王学院，研究方向集中于面向更少数据的计算机视觉问题，特别在零样本学习，无监督谱聚类，半监督，监督学习和主动学习等，2016至19年于新加坡国立大学开展博士后研究，现任新加坡科技研究局（A*STAR）二级科学家。徐博士方向结合行为识别，异常检测和图像分割等应用在TPAMI，IJCV，CVPR，ICLR等期刊会议发表论文近30篇，并获得ICIP15前10%论文奖。徐迅博士目前主持新加坡科技局先进制造程序基金（Programmatic Fund）、新加坡科技局职业发展奖和国家自然科学基金青年基金各一项，总经费共计800余万人民币。个人主页：xu-xun.com，邮箱：alex.xun.xu@gmail.com