纹理滤波：从传统方法到深度学习｜SPP第147期

纹理滤波是计算机视觉与计算机图形学领域的基础研究问题之一。不同于分割、识别等在深度学习时代下取得显著进展的任务，纹理滤波由于依赖对纹理的像素级精确感知，且存在成对训练数据难以采集的困境，因而鲜有深度学习方法被提出。本报告中将介绍讲者团队围绕这一问题从传统方法到深度学习的相关研究进展。欢迎关注本期SPP：9月10日（本周三）19:30–20:30。

本期直播你将收获哪些

1、了解纹理滤波领域的最新研究进展；

2、了解如何区分图像中的结构与纹理；

3、认识到在深度学习时代，传统方法依然有足够生存空间。

演讲嘉宾

张青

CCF专业会员，中山大学副教授

张青，副教授，博士生导师。主要从事视觉内容生成与编辑、基于图像的三维建模和绘制等方面研究。累计在包括TPAMI, ACM TOG, SIGGRAPH, CVPR在内的期刊和会议发表论文60余篇, 其中CCF A类/中科院一区论文40余篇，谷歌学术引用4700余次。获2019年湖北省自然科学二等奖, 2022年世界人工智能大会青年优秀论文奖。