报告题目：人工智能和大模型研究进展
报 告 人：路通 教授
报告时间：4月16日（周三）下午15：30
报告地点：临江楼A104-105报告厅
主 持 人：许小龙 教授
报告人简介：
路 通，男，南京大学计算机学院教授、博导，计算机软件新技术全国重点实验室成员，研究方向为模式识别与计算机视觉。主持各类科研项目四十余项，于IEEE TPAMI、CVPR、ICCV、NIPS等发表论文一百余篇，其中4篇入选Paper Digest发布的计算机视觉领域三大顶会ICCV 2021、ECCV 2022、CVPR 2023、CVPR 2024“最具影响力论文”，1篇论文入选Zeta Alpha发布的2022年度全球100篇引用最高人工智能论文。研究成果谷歌学术引用近2万次，单篇最高引用4711次，入选爱思唯尔全球高被引学者（2023、2024）。指导研究生获得CVPR 2022、2023、2024年全球自动驾驶等赛道冠军，指导的学生作为中国高校首位博士生获得NVIDIA Research Fellowships。现任南京大学计算机学院副院长、计算机类学科学位委员会主任、南京大学第十二届学位评定委员会委员。
报告简介：
以人工智能为标志的新一轮科技革命，是加快形成新质生产力的动力之源。本报告在简要介绍人工智能及大模型研究国内外动态基础上，以分别入选ICCV 2021、ECCV 2022、CVPR 2023、CVPR 2024“最具影响力论文”研究成果为例，介绍南京大学计算机学院智能媒体感知实验室（IMAGINE）近期在面向复杂开放世界场景视觉感知与成像方面的研究进展。
报告题目：视觉小样本学习问题探索
报 告 人：巫义锐 教授
报告时间：4月16日（周三）下午16：00
报告地点：临江楼A104-105报告厅
主 持 人：许小龙 教授
报告人简介：
现为河海大学计算机与信息学院教授，水利大数据重点实验室成员，长期从事计算机视觉、智慧水利方面的教学与科学研究。主持多项国家科学基金、江苏省自然科学基金，智慧水利、孪生流域等国家重点研发计划专题级项目，发表包括IEEE/ACM Trans等SCI论文20余篇，获IEEE EUC、ChinaMM等国际国内重要学术会议最佳论文奖。入选江苏省科协青年托举工程、获河海大学大禹人才等称号。
报告简介：
在数据量少时，深度学习的性能会受到极大的限制。小样本学习旨在利用先验知识在有限的新任务中快速得出结论，从而大幅度缩小人工智能和人类之间的差距。围绕小样本学习理论，聚焦于知识表征手段以及知识在神经网络中的嵌入，我们研究了超类表示、图网络模型、知识推理、CLIP 引导下的零样本分类等算法设计，缓解增量小样本学习过程中常见的灾难性遗忘与特征漂移问题，解决小样本语境下的图像语义分割、图像分类等经典视觉问题。
欢迎广大师生踊跃参加！
软件学院