报告题目：从渐进到颠覆：计算视觉的创新之路

报告时间：8月27日 10:00

报告方式：腾讯会议（ID: 202-935-674）

报告摘要：自2012年ImageNet竞赛中提出AlexNet模型以来，深度学习与计算视觉的紧密结合已经接近十年，取得了大量有价值的技术突破。然而，计算视觉仍不能解决很多领域的挑战性难题，同时基础模型的颠覆性革新日益减少。因此每一个计算视觉领域的研究者都应该思索计算视觉的未来发展应当何去何从？基于“摄像机的生物学原型是视网膜”这一事实，我们应该学习生物视网膜的结构和机制，重新审视适合新型应用的视觉成像理论和大规模视觉信息表示处理方法。本报告将从借鉴和模拟生物视网膜的结构与表示特性出发，从渐进到颠覆探讨数字视网膜（Digital retina）和神经形态视觉（Neuromorphic vision）两条新型视觉信息表示与处理技术路线，从而为计算视觉领域创新抛砖引玉。

报告人简介：

田永鸿，北京大学博雅特聘教授，博士生导师，IEEE Fellow，北京大学深圳研究生院信息工程学院院长，鹏城实验室网络智能部副主任兼云脑研究所所长，鹏城云脑技术总师，香港中文大学（深圳）和华中科技大学兼职教授，2018年国家杰出青年基金获得者。主要研究方向为分布式机器学习、神经形态视觉和视频大数据。累计主持国家重点研发计划项目、国基金杰青/重点/重大仪器项目等国家、省部级与企业合作项目40余项，累计发表学术论文300余篇，两获国际期刊和会议最佳论文奖；拥有美/中国发明专利95项，获国家技术发明二等奖1次、国家科技进步二等奖1次、教育部科技进步一等奖1次、中国电子学会技术发明一等奖和自然科学二等奖各1次，是首届高校计算机专业优秀教师奖励计划获奖者。曾任IEEE TCSVT/TMM/Multimedia等期刊编委，IEEE MIPR2020/ICME2021大会主席，IEEE ICME2015/BigMM2015/ISM2015/MIPR2018/MIPR2019程序主席，现任IEEE数据压缩标准委员会副主席兼IEEE 2941标准工作组组长、中国图象图形学会理事与交通视频专委会副主任等，是科技部十四五重点专项“智能传感器”专家组成员。

计算机科学与工程学院

2022年8月25日