CCF@U第817场:孟德宇、韩亚洪走进石家庄铁道大学

2021-11-11

          202111月,CCF走进高校活动来到石家庄铁道大学。本次活动邀请了CCF高级会员、西安交通大学孟德宇教授,CCF高级会员、天津大学韩亚洪教授分别为在线观众带来了《元学习的思想方法概述》和《受限场景下的视觉与学习》的主题报告。CCF高级会员、石家庄铁道大学王正友教授和王辉副教授联合主持本次活动。

   孟德宇教授围绕元学习,结合团队近年的研究积累,从学习之基、研究之源、探索之思、未来之路四个方面,进行了详细介绍;韩亚洪教授则结合研究与实践,详细交代了研究背景,不同受限场景,然后从混合场景适应的目标检测、小样本长尾分布目标检测、资源受限的视觉模型部署等方面进行详细介绍。

报告结束,两位讲者均与参会人员进行了互动,热情回答了师生们的问题,使参会师生受益匪浅。本次活动通过腾讯会议完成,吸引了省内外十余家单位近千名观众观看。


孟德宇作报告


韩亚洪作报告

听众感言

王仁川 CCF学生会员 石家庄铁道大学 研二

   今天上午有幸聆听了两位机器视觉与人工智能领域专家的精彩报告,我受益匪浅。首先是孟德宇教授的元学习的思想方法概述,为我们介绍了机器学习与元学习的差异,通过机器学习与元学习的对比加深了我们对元学习的理解,更加突出了元学习与机器学习之间密切的联系。接着介绍了如何设计元学习算法,最后通过各种实验结果验证了元学习的优势,使我对元学习产生了极大的兴趣。

   其次是韩亚洪教授的受限场景下的视觉与学习,主要讲解了混合场景下和小样本长尾分布下的目标检测,使我对于处理那些特殊场景和缺少标签训练样本的情况有了新的认识和思路。

   本次报告让我学到了很多新的知识,开阔了认知,感谢CCF和学校能给予这样的机会,让我们能从优秀的专家学者的报告中受益匪浅,从而更全面的了解计算机视觉,这对今后的研究有很大的帮助。


赵建龙 CCF学生会员 石家庄铁道大学 研一

   今天,CCF走进高校活动之走进石家庄铁道大学学术论坛活动邀请了国内2位机器视觉与人工智能领域的专家学者进行精彩的学术报告,让我感触颇深。

   首先是孟德宇教授的元学习的思想方法概述。元学习是近年来逐渐蓬勃兴起的新型机器学习研究方向,旨在解决机器学习方法论自动化构建与设置这一瓶颈问题。本次报告主要讲解了机器学习与元学习的本质差别:拟合对象不同,学习机输出不同,表现度量不同,泛化目标不同。通过对比的方式,对相应元学习的概念与内涵进行深入阐释,最后给出了关于元学习的未来研究计划。

   其次是韩亚洪教授的受限场景下的视觉与学习。当面向视觉应用的机器学习模型在新的场景进行部署应用时常常面临跨场景数据分布差异、混合场景条件叠加、新语义空间样本稀少、新场景数据长尾分布等受限场景的实际问题。本次报告以混合场景适应的目标检测、小样本长尾分布目标检测、资源受限的视觉模型部署三个方面开展。

   两位教授都是机器视觉与人工智能领域的专家,他们的讲解十分精彩,很感谢学校和ccf联合举办的本次活动,让我学到了很多。希望以后可以多多参加此类活动。


高康 CCF学生会员 石家庄铁道大学 研一

   今天早上,学校举行了“CCF走进高校的讲座,邀请到了西安交通大学的孟德宇教授和天津大学的韩亚洪教授。孟教授在机器学习,计算机视觉以及人工智能方向颇有建树,其团队取得了多项成果。韩教授多年从事多媒体分析,机器学习和计算机视觉方向的研究在顶级会议及报刊上发表多篇论文。

   讲座开始,首先是孟教授介绍元学习的思想方法概述。孟教授从传统机器学习入手,分析了元学习和传统机器学习的本质区别,发现机器学习技术现状需要大量的人工干涉,这样的人工智能相当于人工+智能。接下来,孟教授引出了模拟学习方法论的元学习基本框架,对如何设计一个优秀的元算法进行了讲解,并对未来的研究目标进行了展望。讲座结束后,孟教授不仅对我提出的问题进行了耐心的解答,还补充说明了元学习其他的应用场景,使我受益良多。

   接下来是韩教授为我们讲解受限场景下的视觉与学习。韩教授介绍的内容与我研究生阶段研究的内容息息相关,韩教授面对全天候目标检测方面上,提出了多项创新。接下来介绍了小样本长尾分布目标检测的研究进展,实验在多个指标上均取得了优秀的结果。

   两位教授对自己的研究内容进行了深入浅出的讲解,给我留下了深刻的印象,拓展了我的专业视野,感谢学校和CCF协会给予的这次机会,希望今后可以多多参与这类活动。


韩晓宇 CCF学生会员 石家庄铁道大学 研一

   今天有幸参加了CCF@U817场:孟德宇、韩亚洪走进石家庄铁道大学报告会,两位都是国内非常知名的机器视觉与人工智能领域的专家学者,此次报告会也让我收获颇丰。

   首先从孟德宇教授开始做学术报告,他的报告题目为元学习的思想方法概述。孟德宇教授从自己所做实验遇到的问题引入元学习的概念并可以解决的问题,元学习是近年来逐渐蓬勃兴起的新型机器学习研究方向,旨在解决机器学习方法论自动化构建与设置这一瓶颈问题。从孟教授的报告中我认识到元学习是一个革命性的成就,如果发展起来对于传统机器学习而言绝对是一个降维打击。其次,元学习不同于机器学习的是,元学习是去学习如何去学习,这也让我意识到,了解元学习相关的知识也会对我今后的学习机器学习和计算机视觉有很大的帮助。

   然后是韩亚洪教授,他的报告题目为受限场景下的视觉与学习。韩教授为此次讲座做了充足的准备,先从问题导入,讲解了研究背景、目前存在的问题和主要做出的创新点。然后对各种数据集的构建和所做的实验及结果做了详细的介绍,随后讲解了小样本长尾字符和资源受限的视觉模型部署,并在最后阐述了接下来的工作和要解决的问题。从韩教授的学术报告中我认识到对于自己所做的实验和结果一定要和韩教授的报告一样详细,这样才能不断提高自己的学术水平。

   两位教授的报告的高水准使我深深地折服,也真的学到了很多,希望以后还会有更多这样的学习机会。