2024年10月14日—15日，南京郵電大學(xué)周全教授蒞臨計(jì)算機(jī)與大數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院作學(xué)術(shù)交流，并于15日上午在計(jì)算機(jī)與大數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院學(xué)術(shù)交流室做了題為“高速度vs高精度——實(shí)時(shí)圖像語(yǔ)義理解”的學(xué)術(shù)報(bào)告，報(bào)告由計(jì)算機(jī)與大數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院計(jì)算機(jī)視覺研究所王廣興博士主持，計(jì)算機(jī)與大數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院書記鄒國(guó)輝、副院長(zhǎng)彭虎、副院長(zhǎng)董西偉及師生80余人參加了此次學(xué)術(shù)交流活動(dòng)。彭虎副院長(zhǎng)致辭，首先代表計(jì)算機(jī)與大數(shù)據(jù)科學(xué)院對(duì)應(yīng)邀前來(lái)作報(bào)告的周全教授表示歡迎和感謝，隨后介紹了九江學(xué)院和計(jì)算機(jī)與大數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)院近年來(lái)的發(fā)展，以及在學(xué)科建設(shè)、人才培養(yǎng)、科學(xué)研究及服務(wù)社會(huì)等方面所取得的成就。

周全教授首先從無(wú)人駕駛、行人檢測(cè)、智慧交通、智慧農(nóng)業(yè)、AI診療等實(shí)際生活應(yīng)用場(chǎng)景開篇，簡(jiǎn)要介紹了當(dāng)前人工智能技術(shù)的發(fā)展以及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在AI領(lǐng)域的重要作用，隨后，提出了實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景遇到的實(shí)時(shí)圖像語(yǔ)義理解中高速度與高精度的問題，以及如何平衡模型性能、輕量化、以及魯棒性的問題，引入報(bào)告主題。接著，周全教授圖文并茂的分享了本團(tuán)隊(duì)研究成果“Boundary-guided Lightweight Semantic Segmentation”和“Dual-path Network for Real-time Object Detection”，詳細(xì)介紹了該方案的模型構(gòu)建過程、內(nèi)部模塊構(gòu)造方法以及實(shí)驗(yàn)效果，從模型輕量化的角度，很好地解決了現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中實(shí)時(shí)圖像語(yǔ)義理解的高速度與高精度的問題。在自由交流環(huán)節(jié)，周教授耐心解答了師生在跨模態(tài)檢索、數(shù)據(jù)標(biāo)注、雨霧天氣目標(biāo)檢測(cè)以及深度學(xué)習(xí)模型輕量化部署方面存在的問題，并與師生進(jìn)行了深入的討論。

報(bào)告內(nèi)容豐富，深入講解了人工智能技術(shù)中實(shí)時(shí)圖像語(yǔ)義理解領(lǐng)域的發(fā)展前沿，并對(duì)該領(lǐng)域的應(yīng)用前景進(jìn)行了展望。此次學(xué)術(shù)報(bào)告，與會(huì)人員感觸頗深，切實(shí)體會(huì)到了人工智能技術(shù)在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場(chǎng)景中的重要作用，同時(shí)也意識(shí)到人工智能技術(shù)領(lǐng)域還存在需要繼續(xù)探索和解決的問題，激起了廣大師生的濃厚興趣。通過本次學(xué)術(shù)交流，既提升了人工智能研究領(lǐng)域相關(guān)教師的學(xué)術(shù)水平，又有助于學(xué)院科研工作的持續(xù)推進(jìn)。

王廣興供稿

責(zé)編：魏東平 審核：彭虎 董西偉