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2023年度模式识别高峰论坛在北京成功召开

2023年度模式识别高峰论坛于12月27日在北京成功召开,面向模式识别领域重大学术成果和最新研究进展,带来了精彩的特邀报告和高峰对话。
12月27日,2023年模式识别高峰论坛在北京科技大学天工大厦第五会议室成功举办。本次模式识别高峰论坛,由中国自动化学会、中国人工智能学会、中国图象图形学学会和北京科技大学共同主办,中国自动化学会模式识别与机器智能专委会、中国人工智能学会模式识别专委会、中国图象图形学学会文档图像分析与识别专委会、北京科技大学计算机与通信工程学院、北京科技大学人工智能研究院联合承办。具体会议日程如下:
01

模式识别高峰论坛大会报告

面向国内模式识别领域重大学术成果和最新研究进展,2023年模式识别高峰论坛包括“模式识别高峰论坛特邀报告”和“模式识别青年高峰对话”两部分主要内容。特邀报告环节邀请了北京航空航天大学史振威教授、中科院自动化所张兆翔研究员、中国科学院计算所山世光研究员,依次进行了精彩的特邀报告。此外,论坛还邀请了北京航空航天大学徐迈教授,清华大学鲁继文教授,北京邮电大学马占宇教授,北京航空航天大学李阳教授,北京航空航天大学关振宇教授等五位知名学者,共聚模式识别高峰对话。高峰论坛由北京科技大学计算机与通信工程学院殷绪成教授主持。



图 1 模式识别高峰论坛特邀报告现场
特邀报告的第一位讲者是中科院自动化所张兆翔研究员,教育部长江学者,主要从事视觉认知计算、类脑学习等研究方向,获2022年北京市科技进步奖一等奖(第一完成人)等多项奖项。近年来在IEEE T-PAMI、IJCV、CVPR以及ICCV等顶级期刊会议发表论文200余篇,承担了国家自然科学基金重点、企业联合重点等多项国家级科研项目,是计算机学会CCF杰出会员、中国人工智能学会CAAI杰出会员。



图 2 张兆翔研究员作报告
张兆翔研究员的报告题目是《生物启发的多模态智能计算》,报告以生物启发为抓手,回顾神经环路机制、认知学习范式、行为决策机制等类脑特性,启发构建人工智能的感知、推理、决策等关键能力,促成形成感知-推理-决策一体化有机整合的智能体。攻克当前人工智能方法局限性(标注需求、泛化需求、认知需求),通过关注复杂场景中类别之间的关系,从无标注的视频中学习物体亲和度,实现通用场景物体的实例分割,从而研究善感知、能推理、会规划的新模型与新方法。
特邀报告的第二位讲者是北京航空航天大学史振威教授,宇航学院航天信息工程系(图像处理中心)主任,国家杰出青年科学基金获得者。研究方向为模式识别、机器学习、最优化等,发表科研论文270余篇,获国家自然科学基金等50余项基金课题的资助。研究成果应用于共计20型卫星。担任中国图象图形学学会宣传工委会主任,理事。



图 3 史振威教授作报告
史振威教授的报告题目是《航天遥感大模型及相关应用研究进展》,报告对课题组航天遥感图像处理方面近年来的研究工作及相关应用案例进行介绍;在此基础上,对近期在航天遥感大模型方向所开展的研究进行介绍(包括遥感感知大模型、遥感生成大模型等);最后,对航天遥感大模型方向未来研究方向以及潜在的应用进行展望。
特邀报告的第三位讲者是中国科学院计算所山世光研究员,智能信息处理重点实验室主任,IEEE Fellow,入选国家WR计划领军人才,基金委优青等。研究领域为计算机视觉、模式识别和机器学习。研究成果获2005年度国家科技进步二等奖、2015年度国家自然科学二等奖、2022年度中国图象图形学学会自然科学一等奖。目前担任中国人工智能学会模式识别专委会副主任,中国人工智能学会情感智能专委会副主任等。



图 4 山世光研究员作报告
山世光研究员的报告题目是《从像素到模式的路径探索》,报告从模式识别的过去以及发展历史开始讲起,深入浅出地讲述了模式识别的发展历程,并且介绍了所在研究团队过去二十年多的研究情况。以人脸识别为例,从方法论讲到数据驱动,并对知识引导聚焦对齐、自监督学习的路径探索进行了详细阐述。最后,介绍了针对相对容易获得的大规模无标注数据,如何利用知识甚至常识进行模型目标设计,从而实现从无标注教据中讲行自监督学习的相关进展,以期能对众多模式识别算法的设计有所启发。
02

模式识别青年高峰对话

精彩的特邀报告后,论坛进行的是精彩的模式识别青年高峰对话。这次高峰对话由北京科技大学殷绪成教授(国家杰青)担任主持,除了三位特邀报告嘉宾外,对话嘉宾包括了4位国内国际知名的青年专家:北京航空航天大学徐迈教授(长江学者),清华大学鲁继文教授(国家杰青),北京航空航天大学李阳教授(国家杰青),北京航空航天大学关振宇教授(青年长江)。



图 5 会议现场
与会专家围绕“模式识别与视觉大模型”主题,为国内模式识别及人工智能领域呈现了精彩的思想碰撞与学术对话。对话的第一个问题为“自然语言的大模型已经取得成功,视觉大模型的技术路线应该怎么走”。专家们表示真正的视觉大模型应该是在大量的数据的基础上,走和文本一样的有监督路径,同时注重生成即理解以及大模型的小型化。
第二个问题是对大模型引入多模态数据的看法。专家们认为在加入多模态数据的前提下保持可解释性,进行模态对齐等方式尤为重要。各位专家也针对通用大模型以及垂直领域大模型发表了启发式的见解。多位老师和同学针对视觉token和特征解耦等问题进行了提问,专家们进行了详尽的回答。



图 6 与会专家热烈讨论
之后,大会主持人殷绪成教授结合各位嘉宾的对话,以山世光研究员的报告为基础,为本次大会总结了科学研究应该注重的三个字,通过对具体的“事”(科研任务)展开分析,发现定律,解释现象,从而形成相应的“术”(技术),最后结合数据驱动以及知识拓展,演变为能够解决泛化性问题的“道”。最后,大会主持人殷绪成教授对今天高峰论坛报告学者和对话嘉宾,参会的老师、同学、朋友们表示了感谢,希望大家不断努力,共同推进我国模式识别学科的进一步发展。与会人员最后进行了合影留念。



图 7 合影留念

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