报告题目：开放环境下视觉表面缺陷检测

报告人：李泽超

报告人单位：南京理工大学

报告时间：11月27日（星期四）14:30

会议地点：崇德A楼604会议室

举办单位：计算机与信息工程学院（人工智能学院）

报告人简介：

李泽超，南京理工大学计算机科学与工程学院/人工智能学院/软件学院教授、院长。研究兴趣主要是多模态智能分析、计算机视觉等。主持国家杰出青年科学基金、新一代人工智能国家科技重大专项课题、国家自然科学基金联合基金重点项目等；入选国家级人才项目，发表CCF A类期刊和会议论文80余篇；获得江苏省科学技术一等奖2项、中国电子学会自然科学一等奖1项等；获得ACM MM Asia 2020和2024两年度最佳论文奖等；担任IEEE TPAMI、 TNNLS、TCSVT、TMM等期刊编委。

报告摘要：

图像视频大数据智能分析与识别在多种实际应用中具有至关重要的作用，比如工业生产、瑕疵检测、无人驾驶等。为此，我们研究了开放环境下视觉异常检测问题，主要介绍面向视觉异常检测的特征学习、语义分割以及异常检测等，提出了基于块对角结构的特征学习方法与特征选择方法，协同分析通道上下文和空间上下文的语义分割模型，基于特征蒸馏学习、分区记忆、自监督分割引导和非对称蒸馏分割的异常检测方法。最后介绍一些相关的实际应用情况。

审核：刘学军