基本信息

论坛名称：数据受限下的场景泛化视觉模型研究论坛
论坛形式：研讨会
论坛形式：个人组织

论坛介绍

随着国家双碳（碳达峰与碳中和）目标的提出，当前基于“大数据、大场景、大算力”的人工智能技术因其对资源的过度消耗正变得越来越不可持续。研发数据资源高效的轻量化人工智能技术将极大地缓解当前各类AI应用对计算资源、海量数据和昂贵标注的过度依赖。然而目前国际上基于有限数据的视觉任务研究统计可解释性依然不足，且无法解决数据和标注稀缺条件下所训练模型的场景泛化性和计算高效性问题，缺乏针对数据资源高效的场景泛化AI理论的系统深入研究。
因此针对上述关键问题，我们在本论坛中集中围绕有限数据资源（包含样本和标注）下如何训练对不同测试场景均有较好泛化能力，同时保持强鲁棒性和高效率的视觉深度模型展开深入讨论和研究分享。论坛的几位讲者将分别从：1）基于假设差异理论的可解释视觉泛化学习，2）数据受限下的遥感影像分析，3）面向检测分割经典任务的弱监督域自适应研究， 4）带噪声标签的弱监督视觉学习， 以及5）弱监督的遥感影像处理与分析几个专题进行报告。通过该专题论坛的报告，我们将为听众和相关研究人员提供解决数据受限下视觉深度学习研究的新思路，推动数据高效的绿色人工智能理论更好发展，为建立中国自有的低碳、绿色、可持续人工智能知识产权体系奠定理论和技术基础。

论坛主席

姓名：韩军伟
单位和职称：西北工业大学教授

个人简介：韩军伟，西北工业大学自动化学院院长，教授，IEEE Fellow，IAPR Fellow，IEEE TPAMI编委。科睿唯安全球“高被引科学家”（两个领域），爱思唯尔中国“高被引学者”。主要研究方向是人工智能、模式识别、类脑计算、遥感影像解译等。在领域顶级期刊/会议如：Proceedings of the IEEE，IEEE TPAMI，CVPR，MICCAI等发表学术论文150余篇，论文被引用2.5万余次。3篇论文入选年度中国百篇最具影响国际学术论文。获2021年度IEEE GRSS Highest Impact Paper Award（IEEE地球科学与遥感学会最有影响力论文奖）、国际期刊IEEE TCSVT 2021最佳论文奖、国际会议IEEE BIBM 2018最佳论文奖，国际会议ACM Multimedia 2010，MICCAI 2011和ICME 2016最佳学生论文奖提名。培养多名博士生/博士后获得中国图象图形学学会优秀博士论文奖、陕西省优秀博士论文奖、博士后创新人才支持计划、国家级青年人才计划、高被引科学家等。获陕西省科学技术一等奖（排名第一）、吴文俊人工智能技术发明一等奖（排名第一）等7项省部级科技奖。担任IEEE TMM、《中国科学：信息科学》等多个国内外期刊编委，任国际会议如CVPR等的领域主席。

姓名：陈涛
单位和职称：复旦大学研究员

个人简介：陈涛，现为复旦大学信息科学与工程学院院长助理，国际电气与电子工程师学会高级会员 (IEEE Senior Member)，研究员，博士生导师，入选上海市以及国家高层次青年人才计划。他的主要研究领域包括二维和三维图像内容分析、数据和资源高效的机器 (深度)学习，以及这些理论在智能交通、无人驾驶等移动端视觉方面的应用。他目前主持2项国家自然科学基金项目，1项上海市级重大专项的子课题以及1项校企联合实验室项目。迄今为止，他已经在各类国际学术期刊和会议如IEEE T-PAMI/T-IP/IJCV/CVPR上发表高水平论文100余篇，含2篇ESI高被引用论文和热点论文，申请国际PCT专利10多项，带领团队获得2022年ECCV自动驾驶挑战赛季军，部分成果已经成功应用华为、中兴等企业的终端产品中。

报告嘉宾

姓名：李文
单位和职称：电子科技大学教授

报告题目：从假设差异理论看域适应、半监督和黑盒攻击

个人简介：李文，电子科技大学教授，博士生导师。2015年获新加坡南洋理工大学博士，其后在瑞士苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室从事博士后研究工作，2019年入选国家海外高层次人才计划。主要研究领域为计算机视觉与机器学习，专注于计算机视觉任务中的领域适应、迁移学习、弱监督学习、半监督学习等关键问题，在T-PAMI、IJCV、CVPR、ICCV、ECCV等在内的领域重要国际期刊和国际会议论文70余篇，Google Scholar的总引用次数6000余次。担任领域内重要学术期刊和国际会议审稿人或程序委员会委员、AAAI 2021、AAAI 2023领域主席、ACM Computing Surveys副编委等。带领团队荣获国内外多项人工智能竞赛奖项，并承担国家自然基金、四川省重点研发计划等项目。

姓名：张鼎文
单位和职称：西北工业大学教授

报告题目：浅析受限条件下遥感影像分析方法

个人简介：张鼎文，西北工业大学自动化学院教授、博导，科睿唯安“全球高被引科学家”，2015赴美国卡耐基梅隆大学进行为期2年的访问研究，主要从事人工智能领域中的热点研究方向—计算机视觉、模式识别、多媒体信息处理、机器学习。致力于建立面向开放环境下、具备动态学习能力的新一代计算机视觉学习框架。曾入选中国博士后创新人才计划, 获吴文俊人工智能优秀青年奖。1篇论文获2021 IEEE TCSVT最佳论文奖，1篇论文入选2018年中国百篇最具影响国际学术论文，获中国图象图形学学会优秀博士论文奖，ACM China SIGAI（国际计算机学会中国人工智能分会）优博奖，陕西省优秀博士学位论文奖等。是IEEE会员、ACM会员、CSIG高级会员，中国图象图形学学会青工委副秘书长、中国图象图形学学会视觉大数据专委会委员、第六届VALSE执行领域主席委员会委员。迄今为止，作为第一作者/通讯作者在领域内国际重要期刊及会议发表学术论文30余篇，其中包含T-PAMI, IJCV, IEEE SPM, T-IP, CVPR, ICCV, Science China: Information Science等，担任IEEE TMM与TCSVT的Leading Guest Editor, 担任ACM MM及ICCV的Workshop Organizer。

姓名：陈涛
单位和职称：复旦大学研究员

报告题目：目标检测与语义分割中的小样本域适应方法研究

个人简介：陈涛，现为复旦大学信息科学与工程学院院长助理，国际电气与电子工程师学会高级会员 (IEEE Senior Member)，研究员，博士生导师，入选上海市以及国家高层次青年人才计划。他的主要研究领域包括二维和三维图像内容分析、数据和资源高效的机器 (深度)学习，以及这些理论在智能交通、无人驾驶等移动端视觉方面的应用。他目前主持2项国家自然科学基金项目，1项上海市级重大专项的子课题以及1项校企联合实验室项目。迄今为止，他已经在各类国际学术期刊和会议如IEEE T-PAMI/T-IP/IJCV/CVPR上发表高水平论文90余篇，含2篇ESI高被引用论文和热点论文，申请国际PCT专利10多项，带领团队获得2022年ECCV自动驾驶挑战赛季军，部分成果已经成功应用华为、中兴等企业的终端产品中。

姓名：宫辰
单位和职称：南京理工大学教授

报告题目：见微知著：从标签噪声学习到弱监督学习框架

个人简介：宫辰，现任南京理工大学计算机科学与工程学院教授、博导，入选中组部国家级青年人才计划，江苏省杰青。主要研究机器学习、模式识别，尤其关注弱监督学习问题。在世界顶级期刊或会议上发表110余篇学术论文，主要包括IEEE T-PAMI, IEEE T-NNLS, IEEE T-IP, ICML, NeurIPS, CVPR, AAAI, IJCAI等，另有7项发明专利获得授权。目前担任SCI期刊IEEE T-CSVT、Neural Processing Letters副编委，AIJ、JMLR、IEEE T-PAMI、IJCV等30余家国际权威期刊审稿人，以及ICML、NeurIPS、ICLR、CVPR、ICCV、ECCV、AAAI、IJCAI、ICDM等多个国际会议的(Senior)PC member。曾获吴文俊人工智能优秀青年奖、中国科协“青年人才托举工程”、中国人工智能学会“优秀博士学位论文”、上海市自然科学二等奖等，并入选百度发布的全球华人AI青年学者榜单（全球150人）。

姓名：方乐缘
单位和职称：湖南大学教授

报告题目：弱监督遥感影像处理与分析

个人简介：方乐缘，湖南大学岳麓学者特聘教授，国家优青，科睿唯安-全球高被引科学家，湖南省创新领军人才。获得国家自然科学二等奖1项（排名第二）、湖南省自然科学一等奖2项（排名第二和第三）。担任SCI期刊IEEE TIP、IEEE TNNLS、IEEE TGRS等期刊编委。主要从事弱监督学习以及在遥感图像处理与分析等方面的研究。研究成果在国际权威期刊和会议发表论文130余篇，其中SCI期刊发表论文100余篇（IEEE TPAMI、IEEE TIP、IEEE TNNLS等本领域顶级IEEE会刊论文60篇），国际权威会议论文30篇，Google scholar引用1万余次，ESI高被引（1%）21篇，ESI热点论文（0.1%）4篇。申请/授权国家发明专利20余项。

论坛日程

5月11日 晚上