Image Saliency Detection: From Convolutional Neural Network to Capsule Network

编辑:吴秦时间:2019-12-25点击数: 来源:  

题目:Image Saliency Detection: From Convolutional Neural Network to Capsule Network


摘要: Human beings possess the innate ability of identifying the most attractive regions or objects in an image. Salient object detection aims to imitate this ability by automatically identifying and segmenting the most attractive objects in an image. In this talk, I will share with you two recent works that we published in the top venues. In the first work, we showcase a guidance strategy for multi-level contextual information integration under the CNNs framework, while in the second work, we demonstrate how we carry out the saliency detection task using new Capsule Networks.


报告人简介: 韩军功现就职于英国华威大学 (University of Warwick;QS世界排名62位), 任数据科学副教授 (终身教职),领导学院计算机视觉方面的研究工作 (指导8名全职博士生)。加入华威大学前,曾任英国兰卡斯特大学(Lancaster University; QS世界排名130位)计算机与通信学院副教授 (终身教职)。在英国工作之前,韩博士曾任荷兰飞利浦内容识别 (Civolution) 高级科学家(2012-2015),作为公司视/音频指纹识别方向的首席专家领导这一方向的产品开发工作。2010年-2012年,韩博士就职于荷兰皇家科学院数学和计算机研究所,作为项目联合负责人参与欧盟第七框架研究项目1项。2005年-2010年,韩博士任职于荷兰埃因霍温工业大学信号处理组,曾参与2项欧盟项目的研究工作,并指导博士、硕士将近10人。

韩军功及其研究团队在多媒体内容识别,计算机视觉,机器学习等方向发表SCI杂志论文100余篇,总影响因子超过350。研究成果45次发表在本领域顶级期刊(如:IJCV)及主流IEEE汇刊 (包括IEEE T-IP 17篇)。另外,韩博士在计算机 CCF A类会议发表论文超过40篇 (如: NeurIPS, ICML, CVPR, ICCV, ACM MM, AAAI, etc.)。文章google总引用率超过4500次,一作单篇最高引1470次 (IEEE TCYB 2013-2019引用率,下载率双第一),10篇论文被Web of Science收录为高被引论文,1篇论文被选为热点论文。任Elsevier Neurocomputing (IF 4.1) 杂志,Springer Multimedia Tools and Applications (IF 2.1) 杂志和IET Computer Vision (IF 1.6) 杂志的副主编以及4个本领域著名杂志(IEEE Transactions on Neural Network and Learning System, IEEE Transactions on Cybernetics 等)的特约客座编委;同时他还是IEEE Industry DSP Technology的常务委员会委员,IEEE Multimedia Communications 的技术委员会委员。




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