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学术报告
基于深度后验概率和不确定性估计的图像恢复
发布时间:2021-11-29        浏览次数:338

报告题目:基于深度后验概率和不确定性估计的图像恢复

报告人:董伟生  教授  (西安电子科技大学 

主持人:方发明  教授

报告时间:2021121日星期三 下午15:15-16:30

报告地点:中北校区理科楼B504室(线上腾讯会议室ID:279 187 965)


报告摘要

      得益于深度网络强大的学习能力,近年来以深度神经网络为代表的人工智能技术在图像超分辨率、图像降噪和计算重建等图像处理领域取得了优异的性能。然而现有大多数方法将图像处理方法视作是一个从输入到输出的非线性映射问题,忽略了图像处理问题本身的一些先验知识,使得网络规模较大并且进一步提升性能也较为困难。在本报告中,我们将图像恢复表示为最大后验概率估计问题,并利用深度网络来求解最大后验概论估计问题,将迭代算法展开成深度网络实现端到端的学习。此外,针对现有基于L1/L2范数损失函数无法针对图像边缘等显著区域进行优化的问题,提出了基于不确定性损失函数的图像恢复方法


报告人简介

       董伟生,西安电子科技大学人工智能学院教授、博士生导师,副院长。曾入选教育部“青年长江学者”、“万人计划”青年拔尖人才项目。主要从事图像处理、深度学习、计算机视觉等方面的研究工作。曾主持国家自然科学基金委优秀青年科学基金、重大项目课题、科技部重点研发项目课题等科研项目。在国际权威期刊和会议上发表论文80余篇,论文已被Google引用7000余次,单篇Google引用1300余次。曾任中国计算机学会推荐A类期刊IEEE Transactions on Image Processing编委,现任SIAM Journal on Imaging Sciences编委。曾获国家自然科学奖二等奖1项(排名第二)。



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