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物理成像模型驅動的圖像復原深度學習方法
發布時間:2019-12-04    

講座主題

澳门博彩十大排名网站物理成像模型驅動的圖像復原深度學習方法

主講人姓名及介紹

潘金山,南京理工大學計算機學院教授、博士生導師。2017年畢業于大連理工大學數學科學學院,獲博士學位。曾在哈佛大學和加州大學Merced分校訪問研究兩年。主要從事圖像去模糊、圖像復原等相關底層視覺問題的研究。近年來,在CVPR、ICCV、ECCV等國際會議以及IEEE TPAMI、IJCV等重要國際期刊上發表論文40余篇,其中CCF推薦A類論文30余篇。根據Microsoft Academic統計的近5年最具影響力的全球學者排位,位列圖像去模糊領域第2位。獲得了中國人工智能學會優秀博士學位論文獎以及遼寧省優秀博士學位論文獎。2019年獲得國家優秀青年科學基金資助。

報告摘要

澳门博彩十大排名网站現有的基于深度神經網絡的圖像復原算法大多依賴模型的容量,網絡結構設計上沒有有效利用圖像退化過程的性質。針對這一問題,我們首先介紹圖像退化的物理成像模型以及傳統的基于物理成像模型的相關復原算法,并以此為基礎討論如何利用物理成像模型約束深度神經網絡,使得深度神經網絡更加緊致,從而能夠有效地刻畫并解決圖像復原及增強問題。

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