报告时间：2022年7月17日（星期日）14:00-14:40
报告平台：腾讯会议ID:760-580-457
报告人：彭宇新教授
工作单位：北京大学
举办单位：软件学院
报告简介：
随着深度学习等技术的发展，计算机在图像分类、对象识别等任务中取得了接近甚至超越人类的成绩，但如何赋予人工智能具有突破固定规则的“创意”，使人工智能从“感知智能”迈向“认知智能”是计算机视觉领域的重要任务。视觉-语言相互生成技术旨在使计算机能够根据用户给定的输入进行“联想”与“创造”，能够根据图像、视频等视觉内容自动生成一段自然语言描述，实现视觉到语言生成；或者根据一段自然语言描述从无到有地自动生成语义一致、内容真实、符合逻辑的图像、视频、3D图形，实现语言到视觉生成。这是人工智能实现 “认知智能”的一项重要任务，在教育、设计、影视、创作等领域具有重要的应用价值。本报告将介绍我们在视觉-语言相互生成技术上的研究工作：在视觉到语言生成上，提出对象感知双向图和层次化视觉-语言对齐等方法，通过视频时空信息建模和语义一致性建模，实现准确的视频描述生成。在文本到视觉生成上，提出对称蒸馏网络等方法，将相关视觉任务中的语义知识迁移至生成任务中，提高图像与视频生成的质量。最后展示相关的演示系统。
报告人简介：
彭宇新，北京大学二级教授、博雅特聘教授、国家杰出青年科学基金获得者、科技部中青年科技创新领军人才、863项目首席专家、中国人工智能产业创新联盟专家委员会主任、中国工程院“人工智能2.0”规划专家委员会专家、北京图象图形学学会副理事长、中国图象图形学学会会士、副秘书长、提名与奖励委员会副主任。主要研究方向为跨媒体分析与推理、图像视频识别与理解、计算机视觉、人工智能。以第一完成人获2016年北京市科学技术一等奖和2020年中国电子学会科技进步一等奖，2008年获北京大学宝钢奖教金优秀奖，2017年获北京大学教学优秀奖。主持了863、国家自然科学基金重点等20多个项目，发表论文160多篇，包括ACM/IEEE Trans和CCF A类论文70多篇。多次参加由美国国家标准技术局NIST举办的国际评测TRECVID视频样例搜索比赛，均获第一名。主持研发的跨媒体互联网内容分析与识别系统已经应用于公安部、工信部、国家广播电视总局等单位。担任IEEE TCSVT等期刊编委。
