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何旭明教授研讨课:Learning to understand visual scenes
发布时间:2018-01-20        浏览次数:728

2018年1月3日晚,我校信息学院的何旭明教授在学生宿舍8号楼一楼讨论室,为同学们开展了一场以“Learning to understand visual scenes”为题的导师研讨课。本次研讨课,何老师着重介绍了神经网络算法的原理和应用,并就相关问题与同学们展开了深入讨论。

本次研讨课以一副图画展开,以图片里的风景为例,何旭明教授向同学们展示了Semantic scene understanding的原理和步骤。接着,老师介绍了为什么要进行scene understanding,以及scene understanding在Autonomous car,Safety and security,3d scene from image等方面上的应用。老师还用Amazon go无人营业超市的例子,向同学们生动地展示了scene understanding为人们生活带来的便利,使同学们更多地了解到了计算机视觉与人们生活的关系和对人们生活的改变。接下来,何老师为同学们阐述了计算机视觉的困难之处,讲述了计算机视觉算法中的局限性,只能达到小孩子或以下的水准,要达到成年人的水准太困难,并鼓励同学们以后对此进行更加深入的研究。

此后,何教授对深度学习进行了介绍,着重介绍了神经网络的算法和功能。神经网络是模仿人脑设计的一种工具,它根据大量神经元之间的加权互连,有着计算精确度高、抗噪声能力强等特点,对于scene understanding起到了非常大的作用。

何老师还向同学们展示了计算机视觉的一些应用。利用计算机视觉与神经网络结合,可以将各类画作与电影联系起来,提取画作中的关键部分并将其融入电影中,进而带给人更加美的视觉感受。

在研讨课的最后,何老师对计算机视觉的相关内容进行了小结,回答了同学们提出的各种问题,并强调神经网络算法只是一种工具,并不是实现人工智能的唯一方法。本次研讨课开阔了同学们的视野,使同学们对“让计算机像人一样‘具有视觉’”的“计算机视觉”有了更加深刻的理解和认识。