纪荣嵘,福建省“闽江学者”特聘教授,厦门大学教授、博士生导师、2014年获国家优青,2016年获国家万人计划青年拔尖。主要研究方向为计算机视觉与多媒体技术。相关工作发表于SCI源期刊论文90余篇,包括ACM汇刊与IEEE汇刊近50篇、CCF A类国际会议长文40余篇。论文的Google Scholar引用次数近5000次,SCI引用1600余次,H-因子为33,12篇论文入选ESI高被引/热点论文;近年来主持国家自然科学基金联合重点项目、军委科技委战略前沿专项,国家重点研发计划课题/子课题等;获2007年微软学者奖、2011年ACM Multimedia最佳论文奖、2012年哈工大优秀博士论文、2015年省自然科学二等奖、2016年教育部技术发明一等奖。担任多个国际期刊的副编辑,VALSE 2017大会主席、ACM/IEEE高级会员。
报告摘要:报告主要探索视觉大数据搜索识别系统中的紧凑性问题,将覆盖纪荣嵘教授研究组近两年来在面向视觉终端应用的视觉特征紧凑表示和深度网络压缩中所做的一些工作与成果。在视觉特征紧凑表示方面,将介绍通过引入大规模无监督排序信息,学习排序敏感的哈希码,以保持原始高维特征空间中的检索信息。在深度网络压缩方面,将介绍面向特定任务(人脸和视觉场景解析)的深度网络级联压缩模型(串行低秩矩阵分解技术)与加速模型(结构化稀疏约束剪枝技术)。报告并将介绍上述研究在腾讯\滴滴\华为等视觉产品中的实际应用。
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