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生成模型在场景分析上的应用和挑战——计算机学院举办第三十三期“01学术沙龙”活动

2023年03月25日 周玉冰 

2023年3月24日下午,计算机学院开展了第三十三期“01学术沙龙”活动,本次沙龙主题为“生成模型在场景分析上的应用和挑战”,活动围绕这一主题,充分探讨了不确定性建模,特别是生成模型在有限数据或者数据噪声上的应用。学院特邀澳大利亚国立大学张静博士作学术报告,活动由杨博教授主持,计算机学院共计13名师生参加。

在报告中,张静向大家阐释了场景分析的含义,场景分析作为计算机视觉的一个重要的研究方向,目前的主要手段集中在设计CNN或者transformer的网络结构,用于实现全监督映射(从图像或者视频空间到场景分割空间)。虽然少量数据也可以实现数据拟合,由于数据多样性的有限性,产生的模型通常是有偏差的,即模型容易overfitting。同时,标签产生的过程也会产生不可避免的人为误差。大数据依赖以及数据固有的噪声,使得学习数据分布变得更加迫切。相对于拟合确定的输出,学习到输出的分布可以更好的判断网络或者模型对于输出的置信度。不确定性建模的目的就是研究网络对于输出的自信程度,生成模型是一种直接的学习到输出分布,从而实现不确定性建模的手段。本场报告学术氛围浓厚而热烈,与会师生畅所欲言,互有启发。

学院也将通过学术沙龙活动,持续搭建学科学术交流平台,弘扬勇于创新、大胆探索的精神,进一步加快科技自立自强步伐。

(审稿:邓磊)

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