Image Saliency Detection: From Convolutional Neural Network to Capsule Network

編輯:吳秦時間:2019-12-25點擊數: 來源:  

題目:Image Saliency Detection: From Convolutional Neural Network to Capsule Network


摘要: Human beings possess the innate ability of identifying the most attractive regions or objects in an image. Salient object detection aims to imitate this ability by automatically identifying and segmenting the most attractive objects in an image. In this talk, I will share with you two recent works that we published in the top venues. In the first work, we showcase a guidance strategy for multi-level contextual information integration under the CNNs framework, while in the second work, we demonstrate how we carry out the saliency detection task using new Capsule Networks.


報告人簡介: 韓軍功現就職於英國華威大學 (University of Warwick;QS世界排名62位), 任數據科學副教授 (終身教職),領導學院計算機視覺方麵的研究工作 (指導8名全職博士生)。加入華威大學前,曾任英國蘭卡斯特大學(Lancaster University; QS世界排名130位)計算機與通信學院副教授 (終身教職)。在英國工作之前,韓博士曾任荷蘭飛利浦內容識別 (Civolution) 高級科學家(2012-2015),作為公司視/音頻指紋識別方向的首席專家領導這一方向的產品開發工作。2010年-2012年,韓博士就職於荷蘭皇家科學院數學和計算機研究所,作為項目聯合負責人參與歐盟第七框架研究項目1項。2005年-2010年,韓博士任職於荷蘭埃因霍溫工業大學信號處理組,曾參與2項歐盟項目的研究工作,並指導博士、碩士將近10人。

韓軍功及其研究團隊在多媒體內容識別,計算機視覺,機器學習等方向發表SCI雜誌論文100餘篇,總影響因子超過350。研究成果45次發表在本領域頂級期刊(如:IJCV)及主流IEEE彙刊 (包括IEEE T-IP 17篇)。另外,韓博士在計算機 CCF A類會議發表論文超過40篇 (如: NeurIPS, ICML, CVPR, ICCV, ACM MM, AAAI, etc.)。文章google總引用率超過4500次,一作單篇最高引1470次 (IEEE TCYB 2013-2019引用率,下載率雙第一),10篇論文被Web of Science收錄為高被引論文,1篇論文被選為熱點論文。任Elsevier Neurocomputing (IF 4.1) 雜誌,Springer Multimedia Tools and Applications (IF 2.1) 雜誌和IET Computer Vision (IF 1.6) 雜誌的副主編以及4個本領域著名雜誌(IEEE Transactions on Neural Network and Learning System, IEEE Transactions on Cybernetics 等)的特約客座編委;同時他還是IEEE Industry DSP Technology的常務委員會委員,IEEE Multimedia Communications 的技術委員會委員。




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