报告时间：2022年6月6日（周一）19:00-21:00
报告地点：线上腾讯会议，会议ID（423-100-170）
报告题目：受限场景下的机器学习算法研究
报告人：吴建龙，山东大学计算机科学与技术学院研究员
报告摘要：
得益于海量的标注数据和丰富的计算资源，近年来深度学习取得了巨大的成功。但其在现实应用中仍面临如下多个方面的挑战，包括标注数据不足、计算资源受限、成像质量受到天气影响以及模态间异质性问题等。针对以上问题，本报告将结合报告人近期研究成果，重点探讨受限场景下的机器学习算法研究进展，具体包括无监督聚类算法研究、基于知识蒸馏的轻量化模型研究、图像去雨算法研究以及跨模态检索等，并结合实际业务场景中的应用加以介绍。
报告人简介：
吴建龙博士，现任山东大学计算机科学与技术学院研究员、硕士生导师。其于2014年和2019年分别从华中科技大学和北京大学获得学士和博士学位。主持多项国家级和省部级项目，包括国家自然科学基金青年项目、山东省自然科学基金青年项目、CCF-阿里巴巴创新研究基金等。主要研究兴趣为计算机视觉和机器学习，近五年在Tran. Image Processing、ICML、NeurIPS和ICCV等顶级期刊和会议上发表论文20余篇。担任CCF A类会议IJCAI 2021资深程序委员会成员、ICPR 2022/2020领域主席以及TPAMI、IJCV、ICML、CVPR等顶级期刊和会议的审稿人。入选山东大学青年学者未来计划，荣获ICML 2020优秀审稿人、CCF A类会议SIGIR 2021最佳学生论文奖和2021年山东省科技进步一等奖等。
