报告人：许新征
报告地点：腾讯会议
报告时间：2020年8月12日星期三8:30-9:30
邀请人：徐东坡
报告摘要：
近年来，随着计算机视觉领域的快速发展，卷积神经网络已经广泛的应用在自然语言处理、医学图像理解等领域中。图像目标检测作为计算机视觉的基础任务之一，在无人驾驶、人脸识别、场景理解等领域有重要的研究意义。轻量化卷积神经网络是面向应用的CNN网络架构设计，是各类计算机视觉任务应用在低功耗设备上的研究基础。本报告首先分析卷积神经网络的原理与结构，研究基于密集连接网络的轻量化卷积神经网络模型架构的设计，提出了基于通道增强的密集型轻量化卷积神经网络。通过深度可分离卷积和密集型网络特征复用的特性，构建轻量化的卷积神经网络，并通过特征通道增强模块增强网络提取特征的能力，从而增加分类的准确性。
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会议ID：889 864 8458
会议密码：115119
主讲人简介：
许新征，工学博士，教授，硕士生导师。主要从事机器学习与数据挖掘、人工智能与模式识别、医学图像处理等方面的研究。出版专著1部，授权发明专利4件。在国内外重要学术期刊上发表学术论文50余篇，其中SCI收录30余篇。主持国家自然科学基金面上项目、江苏省自然科学基金项目、中国博士后科学基金项目、江苏省博士后基金项目和中央高校基本科研业务费专项资金项目等项目。曾获第八届吴文俊人工智能自然科学奖三等奖、江苏省教育教学研究成果奖二等奖。兼任中国计算机学会人工智能与模式识别专业委员会委员，中国人工智能学会机器学习专业委员会委员，中国人工智能学会粒计算与知识发现专业委员会委员，中国人工智能学会知识工程与分布式智能专业委员会青年委员，江苏省人工智能学会机器学习专业委员会常委委员等。
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