讲座人：贾丰玮

题目：基于神经网络模型优化的显著性物体检测方法研究

时间：2022年3月8日8:30-9:30

地点：线上腾讯会议618-712-610

腾讯会议链接：https://meeting.tencent.com/dm/eR62QhCDdDiS

讲座内容：

显著性物体检测是计算机视觉处理领域中极具挑战的研究课题之一。其目的是检测一个清晰且完整的最能够吸引人类视觉注意的物体区域。其意义不仅是为了探索人脑视觉在观察客观事物时大脑差异性分析的机制，同时也为了提高计算机在图像相关领域的计算速度，这对于终端设备、实时计算等应用都是非常重要的。这次报告研究了基于神经网络模型优化的显著性物体检测问题。以深度神经网络的结构特性为出发点，围绕着显著性物体检测模型的优化展开工作，通过对显著性物体检测精度和显著性物体检测模型规模两个方面来解决模型优化问题。

讲座人简介：

贾丰玮，哈尔滨工业大学（深圳）博士在读， 2011年于长春理工大学获得学士和2017年于广西大学获得硕士学位。2017-至今在哈尔滨工业大学（深圳）计算机应用中心攻读博士学位。研究方向包括计算机视觉、机器学习、神经网络模型压缩等。