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，活动由杨博副教授主持，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。

                                                 撰稿：周玉冰

                                                 审核：邓磊