讲座预告|Object Detection中R-CNN到Mask R-CNN系列

讲座内容介绍

目标检测是计算机视觉中的经典任务，R-CNN是深度学习在该任务上的尝试，R 对应于'Region'区域；Fast R-CNN 是R-CNN的加速版本, 主要解决了训练速度慢, 训练所需空间大，测试速度慢等缺点，并且大幅度提高了准确率；对于Faster R-CNN，作者提出了RPN（Region Proposal Network）网络，实现了端到端的训练，是R-CNN 系列的最优版本.图像分割是计算机视觉的另一任务，Mask R-CNN 在 Faster R-CNN 的基础上添加一个分支网络，在实现目标检测的同时，把目标像素分割出来。

主讲人：曾星宇-商汤科技高级研究员

2011年于中国科学技术大学电子信息工程系获得学士学位，2016年于香港中文大学多媒体实验室获得博士学位，目前负责智能前端团队的研发工作，研究方向包含行人车辆检测跟踪以及相关研究领域。曾获Google Global PhD Fellowship和国家奖学金。就读博士期间，在顶级期刊（IEEE TPAMI， IEEE IJCV，IEEE TCSVT）和顶级会议（CVPR，ICCV，ECCV）发表论文十余篇，并作为核心成员参与ILSVRC(ImageNet大规模视觉识别挑战赛)的物体检测、视频对象检测/跟踪等多项比赛，并取得冠/亚军。现任国际期刊IEEE IJCV, IEEE TCSVT, IEEE CVIU, Neurocomputing, Cognitive Systems Research审稿人；国际会议ICCV, CVPR, ECCV, ACCV 审稿人。

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