报告题目：认知启发的视觉理解
报告时间：2023年6月20日（周二）上午10:00-11:00
报告地点：B7-403
报告名称：认知启发的视觉理解
报告简介：对人类认知过程的模拟是解构智能行为和实现人工智能的基础，通过对不同层次的视觉认知机制的建模并与相关视觉理解算法的设计相结合可以有效提升视觉语义理解的有效性、鲁棒性及可解释性。在本次讲座中，我将与大家分享本人近年来围绕“复杂视觉内容的快速过滤与获取“、”跨领域知识的迁移与泛化“以及”跨模态概念的对齐及关联推理“三个视觉认知层次开展的系列研究工作及取得的相关研究成果，包括融合注意力机制的视觉理解、跨领域适配的视觉识别和跨模态推理的视觉定位等。
个人简介：李冠彬，中山大学计算机学院副教授，博士生导师。主要研究领域包括计算机视觉与机器学习，主要致力于可解释、跨领域、跨模态的视觉理解研究。 迄今为止累计发表论文100余篇，其中包含CCF A类/中科院一区论文90余篇，包括IEEE TPAMI，IJCV，TIP等顶级期刊和CVPR，ICCV，ECCV等顶级学术会议，Google Scholar引用超过8528次。曾获得广东省杰出青年基金、吴文俊人工智能优秀青年奖、ACM中国新星提名奖、ICCV2019最佳论文提名奖、ICMR2021最佳海报论文奖、中国图象图形学学会科学技术一等奖、英伟达AI城市挑战赛冠军等荣誉。担任广州计算机学会副秘书长、CCF YOSCEF广州副主席、CSIG青工委委员、视觉与学习青年学者研讨会（VALSE）执行AC委员。担任SCI 期刊《The Visual Computer》副编辑、NCIG2020竞赛主席、长期担任TPAMI、TIP、TMM、TOG等权威期刊的审稿人，CVPR、ICCV、NeurlPS等国际会议程序委员会委员。
