线上会议
戚教授讲座
7月29日上午，美国田纳西大学电气工程与计算机科学系戚海蓉教授应邀来我院作报告，报告的主要内容是图神经网络，本次报告由我院陈鸿龙教授主持，以线上会议的方式开展。
首先，戚教授结合所在团队研究的相关课题概括介绍了基于图神经网络的想法与研究方向，主要内容包括：Local VS Nonlocal operations、Representative VS Discriminative。戚教授强调多学科研究是关键，并通过降维和开放集识别两个例子对于结构变化演变的发展进行详细讲解。随后，戚教授主要介绍了数据图形表示、图的卷积运算、有效实现的方法以及问题公式化等内容，重点讲解将CNNs推广到图的研究中，并给出了光谱图分析的方法。戚教授在学习特征匹配与GNN部分展示了SuperGlue的优良特性，并结合仿生学研究计算机视觉相关知识提出了超越了分级的feed-forword视图。同时，戚教授向与会研究生们分享了“阅读大量文献、实现所读文献、保持勤奋努力工作”的三个建议，并指出学术研究要理清思路，抓住机遇，在新的架构中探索解决方案。报告会后，与会师生与戚教授就影响深度学习中提取图像质量的因素、增强图像质量的方法以及GNN层次过高造成的信息重叠问题等方面展开深入的讨论。
主讲人简介:
戚海蓉，美国田纳西大学电气工程与计算机科学系教授，IEEE Fellow，冈萨雷斯冠名教授。研究领域包括国像处理、协同信息处理、超光谱图像分析、计算机视觉和机器学习。获得了多项美国NSF，DARPA，IARPA和NASA等项目资助。戚海蓉教授已在高水平期刊和推荐会议上发表论文200余篇，出版了2本关于机器视觉的书籍。文章谷歌学术引用次数9600余次，h-index是46。担任本领域国际期刊IEEE Transactions on Image Processing (TIP)编委。曾获NSF CAREER Award，荣获ICPR 2006、ICDCS 2009、WHISPERS 2015最佳论文奖，2012年获IEEE地球科学和遥感协会最有影响力论文奖。
【作者：石淼淼 责任编辑：张建华】
