会议安排

主办单位：中国图象图形学学会（CSIG）

承办单位：CSIG交通视频专委会 

会议时间：2024年5月19日 19:30-21:00

会议链接： 腾讯会议（会议号：615-435-351，会议密码：240519）

会议议程

报告人简介

1、丛晓峰

报告题目：A comprehensive survey and taxonomy on single image dehazing based on deep learning

报告摘要：图像去雾是计算机视觉领域的重点研究方向之一。近年来，研究人员提出了众多的图像去雾算法。为了促进图像去雾领域的发展，我们对相关文献进行了全面的分析与讨论。我们的工作包括三个层面，第一是对已有工作的分类与讨论，包括物理模型、网络架构、训练策略等；第二是系统性的实验分析，在基线数据集上对多种算法进行定量与定性评估；第三是对未来工作的展望，尝试指出领域内存在的挑战性问题。

报告人简介：丛晓峰，东南大学网络空间安全学院博士在读，导师为桂杰教授。主要研究方向为自然图像去雾、水下图像增强以及遥感图像融合等。第一作者出版图像处理书籍一本，销量超过2000册。在国内外学术会议和期刊发表论文十余篇，包括CVPR, AAAI, IJCAI, ACM MM, ACM CSUR, TMM, TCSVT以及TGRS等。个人主页：https://xiaofeng-life.github.io/index.html。

2、刘翼豪 

报告题目：深度超分复原网络的泛化性评估

报告摘要：在深度学习飞速发展的今天，模型的性能已经达到了前所未有的水平。然而，仅仅关注模型性能是远远不够的。真正的挑战在于如何增强模型在复杂多样的应用场景中的泛化能力。聚焦在底层视觉、图像复原领域，鲜有对模型泛化能力的讨论和研究。没有定量的评估指标，我们很难比较不同模型的泛化能力。在本文中，我们针对图像超分复原网络，首次提出了一个名为SRGA的泛化性评价指标，用于定量衡量深度模型的泛化能力。SRGA利用了模型内部的统计特征分布来反映模型在不同输入下的一致处理能力，进而通过计算不同分布之间的差异，巧妙地量化了模型的泛化能力。该研究工作发表在了计算机视觉顶级期刊TPAMI上。

报告人简介：刘翼豪，上海人工智能实验室青年研究员。2023年博士毕业于中国科学院大学，培养单位是中科院深圳先进技术研究院，导师为乔宇和董超研究员。曾获得中国科学院院长奖、朱李月华优秀博士奖、北京市优秀毕业生等荣誉。研究领域为计算机视觉、图像视频复原及增强。目前已在领域期刊及会议上发表论文20余篇，谷歌学术引用5400余次。曾在多个国内外学术竞赛中获得优异成绩，如PIRM2018感知图像超分辨率比赛第一名、AIM2020视频插帧比赛第一名、NTIRE2021图像HDR增强比赛第二名、UDC2020屏下相机复原比赛第三名等。

主持人简介

主持人简介：金枝，中山大学“百人计划”副教授，博士生导师，中国图象图形学学会多媒体专委会委员、交通视频专委会委员，主要从事图像视频处理、计算机视觉、三维重建等方面的研究和应用。2016年博士毕业于英国利物浦大学，博士后分别在深圳大学和德国慕尼黑工业大学进行。荣获德国慕尼黑工业大学高级研究员科研资助。近5年，在图像处理及计算机视觉领域顶级期刊及会议共发表高水平学术论文62篇，其中本人作为一作/通信论文44篇，中科院2区以上期刊和CCF-B类以上会议论文32篇。本人主持国家级科研项目4项，作为第一发明人已授权发明专利5项，已授权软件著作权7项。积极参与多个学会并担任专委会委员，包括CSIG多媒体专委会委员、交通视频专委会委员、女工委委员、CCF多媒体专委会会员，担任Frontiers in Signal Processing期刊编委、ICIG2021和CSIG青年科学家论坛的宣传主席等。担任IEEE TIP、TCSVT、TMM等多个计算机视觉领域顶级期刊的审稿人。广东省人工智能专家库专家，深圳市科创委专家库专家。