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学会动态
中国图象图形学学会第九期学生会员分享论坛将于3月31日举办
发布时间:2024-03-27      来源:中国图象图形学学会      分享:

为促进学术交流、开拓学术视野、激发创新思维,助力图像图形领域研究生学术成长和未来职业发展,中国图象图形学学会创办CSIG学生会员分享论坛,论坛以研究生自主开展学术交流为主,同时,积极发挥导师的指导作用,帮助研究生开阔视野,启迪智慧,提高创新能力。CSIG第九期学生会员分享论坛将于2024年3月31日举办,邀请到来自瑞士苏黎世联邦理工学院博士后研究员秦浩桐、北京大学博士后研究员樊斌、中国科学技术大学博士研究生盛锡华、中国科学技术大学博士研究生韦天一作精彩学术报告,并由四位评议嘉宾华南理工大学教授谭明奎、南京理工大学教授潘金山、鹏城实验室副研究员杨文瀚、北京大学教授张健对研究工作作出点评并解惑,由大连理工大学副教授王立君主持,共同围绕研究生学术生涯的热点话题进行探讨。

主办单位

中国图象图形学学会

承办单位

中国图象图形学学会优博俱乐部

会议时间

2024年3月31日(星期日)19:00-21:35

会议地点

线上地址1(腾讯会议)647 639 760

 

线上地址2(CSIG视频号直播):

 

线上地址3(寇享学术直播):

https://www.koushare.com/live/details/33193

 

会议议程

微信截图_20240326093033.png

致辞嘉宾

马思伟 教授,北京大学

马思伟,北京大学博雅特聘教授,国家杰青、腾讯科学探索奖获得者。主要研究方向视频处理与编码,已发表论文300余篇,获授权发明专利80多项。(曾)担任IEEE TIP、IEEE TCSVT、JVCIR期刊编委,IEEE VCIP2017程序委员会联合主席等。自2002年起参与AVS系列国家标准的制定,担任AVS视频组长组织制定了新一代AVS3视频编码标准,研制的AVS3超高清编解码器,支撑了央视CCTV-8K超高清频道的开播,获2020年国家技术发明一等奖。担任中国图象图形学学会理事、会员发展与服务工委会主任、多媒体专委会副主任。

 

特邀评议嘉宾

1. 谭明奎 教授,华南理工大学

谭明奎,华南理工大学教授、博士生导师,现任华南理工大学“大数据与智能机器人”教育部重点实验室副主任,国家青年人才,连续两年入选美国斯坦福大学“全球前 2%顶尖科学家榜单”(人工智能与图像处理方向)。主持国家自然科学基金、广东省“新一代人工智能”重大专项等多个国家和省部级项目。近五年,申请人以一作/通讯作者发表学术论文70篇,其中IEEE汇刊长文25篇。近五年谷歌学术引用超11000次,SCI-E他引1167次,H-Index 55。获广东省人工智能产业协会自然科学奖一等奖(2023,1/15)、中国电子学会科技进步一等奖(2022,10/15)、世界华人数学家联盟“最佳论文奖”(2019)、腾讯犀牛鸟校企合作项目“技术创新奖”与“青年新秀奖”(2019年度双奖唯一获得者)、微软亚洲研究院合作研究奖(2019)等奖励。担任NeurIPS、ICML、CVPR、AAAI等会议领域主席,以及《中国图象图形学报》青年编委。


2. 潘金山 教授,南京理工大学

潘金山,南京理工大学计算机科学与工程学院教授、博士生导师。主要从事图像视频复原与增强等相关底层视觉问题的研究。目前在国际权威期刊和会议上发表论文80余篇,其中CCF推荐A类论文60余篇。所发表论文在Google Scholar中被引用9000余次。研究工作获得2018年度中国人工智能学会优秀博士学位论文奖、辽宁省优秀博士学位论文奖以及2019年度国家优秀青年科学基金资助。担任计算机视觉领域顶级国际会议CVPR22/23的领域主席以及人工智能领域顶级国际会议AAAI、IJCAI等的资深程序委员。目前主持国家自然科学基金委-联合基金重点项目、面上项目等国家级科研项目。

 

3. 杨文瀚 副研究员,鹏城实验室

杨文瀚,博士,鹏城实验室副研究员,国家级人才计划青年人才,鹏城实验室“鲲鹏”拔尖人才,鹏城实验室特聘岗位(2023-2025)。2018年7月,毕业于北京大学信息科学技术学院计算机应用技术专业,获理学博士。2019年3月-2021年3月,于香港城市大学计算机科学系进行博士后研究。2021年4月-2022年9月,于新加坡南洋理工大学电气电子工程学院担任Wallenberg NTU校长博士后研究员。研究方向包括智能视觉增强,机器视觉编码,人机协同智能。累计发表CCF A类论文30余篇,其中第一作者19篇,授权16项中国发明专利。获得了IEEE ICME-2020最佳论文奖,IFTC 2017最佳论文奖,ISCAS-2022 MSA-TC最佳论文奖,以及IEEE CVPR-2018 UG2挑战赛亚军奖,北京大学优秀博士学位论文,2019年CSIG最佳博士论文提名奖。曾任IEEE ICME 2021-2023领域主席,IEEE CVPR 2019-2022 UG2+挑战赛及研讨会组织者。


4. 张健 助理教授,北京大学

张健,北京大学深圳研究生院信息工程学院助理教授/研究员、博导生导师,视觉信息智能学习实验室(VILLA)负责人,深圳市海外高层次人才。 在哈尔滨工业大学获得本-硕-博学位,先后在北京大学、香港科技大学和沙特国王科技大学做博士后访问研究。主要从事基于AI的图像重建与生成,包括底层视觉与计算成像、AI内容生成(AIGC)与安全方面研究,共发表包含TPAMI、IJCV、TIP、CVPR、ICCV、NeurIPS、ICLR等高水平权威国际期刊/会议论文100余篇,其中以第一/通讯作者在ACM/IEEE汇刊和CCF-A类期刊/会议上发表论文60余篇,个人Google Scholar引用7065次(其中单篇一作会议和期刊论文最高引用分别为1020次和749次),h-index值为41。相关研究成果申请/授权中国专利10余项。主持国自然青年、面上、重点项目子课题、深圳市科技攻关项目子课题以及与字节/华为/OPPO/腾讯/创维/兔展等知名企业学术合作项目共10余项。获得北京大学第二十三届青年教师教学基本功比赛一等奖(以及最佳教学演示奖和最受学生欢迎奖),三次获得国际期刊/会议最佳论文奖,获得2023中国人工智能学会—华为MindSpore学术奖励基金项目优秀奖,携手字节获“NTIRE 2023全球挑战赛全景图像超分辨率赛道”总冠军、连续四年入选“全球前2%顶尖科学家”榜单。担任深圳市人工智能学会青年工作委员会主任、广东省图象图形学会理事、中国图象图形学学会青年工作委员会委员/数字媒体取证与安全专委会委员等。近期,在AI图像内容生成与安全方面有多项代表工作,包括T2I-Adapter、DDNM、FreeDoM、CRoSS、DragonDiffusion、DiffEditor、Progressive3D、EditGuard等,其中T2I-Adapter已被Stability AI公司与其旗舰模型StableDiffusionXL结合,落地用于面向全球用户的涂鸦生成产品 Stable Doodle 中。个人主页:https://jianzhang.tech/。

报告嘉宾

1. 报告人:秦浩桐 博士后研究员

报告题目:面向视觉任务的低比特量化方法研究

报告摘要:低比特量化作为一种通用降低位宽的模型压缩方式,在深度学习领域广泛用于在神经网络在资源有限设备上的部署。通过将浮点权重和激活压缩到1-8位,量化模型得以获得显著的计算和内存节省。最近的工作表明,在涉及不同任务、架构和硬件的广泛现实场景中应用量化压缩并非易事。本次分享将介绍我们在面向视觉任务的神经网络量化方面所做的努力,包括在不同生产资源场景下的多比特量化、以及面向极限压缩需求的二值量化。尽管仍存在挑战,广泛的适用场景和不断提高的准确性仍然使得模型量化成为对硬件友好的深度学习的一种有前景的方式。

个人简介:秦浩桐,瑞士苏黎世联邦理工学院博士后研究员。2024年博士毕业于北航复杂关键软件环境全国重点实验室,师从李未院士和刘祥龙教授,2019年本科毕业于北航计算机学院,博士期间曾赴苏黎世联邦理工学院CVL联合培养。主要研究方向为神经网络模型压缩,包括模型量化和二值化等。已在TPAMI、IJCV、ICML、NeurIPS 等国际会议期刊发表一作论文10余篇,多次获评Oral、Spotlight、ESI高被引论文,谷歌引用超1200次。曾获3次国家奖学金、百度奖学金(全球10人)、字节跳动奖学金(全国10人)、沙特 KAUST Rising Star in AI(全球28人)、德国 DAAD AInet Fellowship(全球28人)、北京市优秀毕业生等荣誉奖励。多次在 AAAI、IEEE CVPR、IEEE CAI等国际顶会举办 workshop 和挑战赛,并担任竞赛主席。


2. 报告人:樊斌  博士后研究员

报告题目:卷帘快门相机时间超分辨重建算法研究

报告摘要:近年来,使用卷帘式快门的CMOS相机凭借其在工艺复杂度、成本、功耗等方面的优势占据了消费级市场的主导地位。虽然卷帘快门相机具备优越的时间动态场景感知特性,但其逐行曝光机制会导致倾斜、扭曲等卷帘快门效应(即“果冻”效应),使得现有多视几何模型无法直接得以应用,极大限制了其三维视觉应用能力。面向卷帘快门相机鲁棒、高效、精确的实际需求,我们深入研究并揭示隐含在卷帘快门图像中的时空几何一致性与规律性,在时间动态建模和深度学习框架下重建潜在的高帧率全局快门视频,大大解锁了卷帘快门相机的应用潜力。

个人简介:樊斌,北京大学智能学院博雅博士后,2023年博士毕业于西工大信息获取与处理陕西省重点实验室,师从戴玉超教授和何明一教授,主要研究方向为计算机视觉和三维重建,近年来以一作发表高水平学术论文10余篇,包括TPAMI、CVPR、ICCV等业内顶级期刊和会议,授权发明专利2项,主持博士后创新人才支持计划,参与国家自然科学基金、科技创新2030“新一代人工智能”重大项目、深圳大疆创新合作项目,获得陕西省优秀毕业生、西北工业大学研究生学术之星、华为终端Camera学术之星等荣誉,入选CVPR 2022博士论坛(该年度入选者中唯一中国高校博士生),参与组织CVPR 2023和ACCV 2022专题研讨会,担任TPAMI、CVPR、ICCV、ECCV、ICRA等多个顶刊顶会的审稿人。


3. 报告人:盛锡华 博士研究生

报告题目:面向端到端视频编码的帧间预测方法研究

报告摘要:视频是服务于人类视觉和机器视觉的一种重要媒体格式之一,人类和机器对高质量视频的需求的增长使得视频的数据量剧增,因此急需高效压缩视频。近年来,研究者们尝试借助深度学习技术,利用神经网络实现端到端视频编码。而为了获得更高的视频编码性能,如何设计更高效的帧间预测技术,减少时域冗余,更成为了研究的关键问题。本报告介绍了我们在面向端到端视频编码的帧间预测的一系列研究工作,包括基于时域上下文的帧间预测方法、基于空间分解和时域融合的帧间预测方法、面向人类和机器视觉的通用帧间预测方法。通过所提出的帧间预测方法,我们大幅提高了端到端视频编码的编码性能和人机适配效率。

个人简介:盛锡华,中国科学技术大学博士生,师从李礼教授和刘东教授,主要研究方向为端到端视频编码。以第一作者在IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TMM、IEEE TCSVT期刊发表论文5篇,申请发明专利3项,提交或采纳AVS提案9篇,并担任AVS端到端视频编码参考软件EEM维护人。曾获得ISCAS2023和VCIP2023端到端视频编码竞赛冠军,VCIP2022和VCIP2023端到端图像编码竞赛亚军,中国科学技术大学2023年博士国家奖学金。


4. 报告人:韦天一 博士研究生

报告题目:GAN反演及其应用

报告摘要:GAN 反演(GAN Inversion)旨在将真实图像反演回预训练 GAN 模型(例如 StyleGAN)的潜空间中,以便通过生成器从反演码中忠实重建图像。它不仅提供了一个替代的灵活图像编辑框架,而且还有助于揭示深度生成模型下的机制。作为连接预训练 GAN 模型和真实图像编辑任务的技术,GAN反演对质量和效率有很高的要求。本次报告将首先介绍高质量高效率GAN反演算法E2Style,接着展示其赋能的下游任务 ,包括:图像恢复、图像篡改、安全深度隐藏等。最后,将以头发编辑作为具体应用案例,介绍本团队在多模态头发编辑领域的系列工作:HairCLIPv1、HairCLIPv2。

个人简介:韦天一,中科大网络空间安全学院2021级博士生,师从俞能海教授。2020-2021年担任中科大人工智能俱乐部主席。目前他以第一作者身份发表5篇CCF-A类论文,包括:TPAMI、TIP、CVPR2021、CVPR2022、ICCV2023。本硕博期间,他均获得国家奖学金。他的谷歌引用600余次,Github获得超过800次星标收藏,获得诸多国际、国内比赛奖项。他受邀担任诸多国际顶级期刊会议审稿人,包括:TPAMI、TOG、TIP、CVPR、ICCV、SIGGRAPH、ICML等。此外,他受邀在清华大学-TSAIL、南洋理工大学-MMLAB、剑桥大学-Carola组等作专题报告。

主持人

王立君 副教授,大连理工大学

王立君,大连理工大学未来技术学院副教授。主要研究方向聚焦于图像深度估计、目标检测分割与跟踪等。主持国自然联合重点、面上基金等国家级纵向项目3项,省部级纵向项目3项,企业横向项目2项,入选人社部“博士后创新人才支持计划”和大连市“科技人才创新支持计划”。在本领域顶级学术会议和期刊发表论文三十余篇,谷歌学术总引用量7000余次。相关研究成果获得辽宁省科技进步一等奖,中国图象图形学学会自然科学二等奖,教育部自然科学二等奖,中国图象图形学学会优秀博士论文奖,以及辽宁省优秀博士论文奖。连续三年获得VOT国际视觉目标跟踪竞赛 (2020-2022) RGB-D赛道冠军。担任多个国际顶级会议和期刊审稿人,VALSE第6-7届执行委员会 (EACC) 委员,CCF-CV与 CSIG-MV专委会执行委员,以及《计算机技术与发展》期刊专题编委。

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