爱游戏电竞【直播】华中科大王兴刚：面向高效率物体识别的神经网络设计和搜索

　　“CSIG云讲堂”是中国图象图形学学会主办的系列网络直播学术活动，通过线上交流模式，为图像图形领域专家、学生、从业者提供免费高质量的学术服务，依托数字化平台实现云端互动，有效传播前沿科技成果。

　　王兴刚，华中科技大学电子信息与通信学院副教授，研究生导师。主要研究方向为样本和计算高效的物体识别技术。分别于2009年和2014年在华中科技大学获得学士和博士学位。2010年6月至2011年8月，美国天普大学（Temple University）访问学者，2013年2月至2013年9月，美国加州大学洛杉矶分校（UCLA）访问学者。发表论文80余篇，其中包括顶级期刊和会议论文（IEEE TPAMI, IEEE TIP, CVPR, ICCV, ECCV, NIPS, ICML, AAAI）30余篇。谷歌学术（Google Scholar）引用次数超过3600次。

　　2012年获“微软学者”奖（全亚洲10名获奖者），2015年入选中国科协“青年人才托举工程”，2016年获湖北省优秀博士论文奖，入选华中科技大学“学术前沿青年创新团队”，2017年获中国电子教育学会优秀博士论文提名奖，湖北省自然科学二等奖（排名第四），Pattern Recognition等杂志优秀审稿人奖等，2018年获CCF-腾讯犀牛鸟基金优秀奖，ECCV18大规模视频物体分割竞赛第二名，ICCV19大规模视频物体分割竞赛第二名。

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　　报告摘要：在图像视频中进行高效率物体识别（分类、检测、分割等）技术是众多人工智能应用中的关键模块。本报告将从神经网络的高效率注意力机制和神经网络架构搜索（NAS）两个方面介绍如下工作：（1）基于稀疏图神经网络的高效全图上下文建模技术，介绍Criss-Cross Network（CCNet）与自注意力网络的关系及其在语义分割问题上的优异性能；（2）基于稠密连接搜索空间（DenseNAS）的网络宽度搜索和多阶段计算量分布优化，介绍NAS技术如何继续提升MobileNetV2和ResNets等经典人工设计的网络；（3）快速神经网络自适应技术，介绍如何实现网络架构的迁移学习，用极低的计算开销实现物体检测和语义分割网络架构搜索。

　　CSIG图像图形技术挑战赛是由中国图象图形学学会（CSIG）主办的系列赛事，旨在促进我国图像图形技术及相关产业的发展和应用，解决企业面临的技术难题，扩大企业宣传，帮助企业吸引更多的优秀人才。 包含三个竞赛项目，欢迎报名参赛。

　　4、学习能力强，对人工智能前沿技术有一定的了解，并能够逐渐形成自己的观点。

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