报告时间：2023年6月16日（周五）8：00 – 12：00

报告地点：线上腾讯会议523-357-294

报告题目：基于图算子的图像编辑与识别

报告简介：随着近年来深度学习的发展，数据驱动的方法在图像编辑与识别上得到了广泛的应用。但是，由于缺乏严谨的理论基础，目前深度神经网络与不同图像表征与变换之间的关系还不清晰，其机理也缺乏解释性。本讲座将从扩散的角度，介绍不同类型的图算子（如图神经网络、图像滤波模型、图像传播模型）之间的数学关系和一个统一的图算子框架。我们发现，如果由一个标签传播系统来构建图神经网络，那么通过设置模型中guided map与node weight可以使图神经网络产生滤波扩散或传播扩散特性；同时，在graph Laplacian中加入不同的核可使图神经网络产生不同的扩散模式。最后，我们基于提出的统一框架设计不同类型的图算子，并介绍图算子在图像编辑与识别等任务中的不同应用。

 报告人介绍：梁凌宇，现为华南理工大学，电子与信息学院/未来技术学院，副教授、硕导，研究方向为计算机视觉与机器学习。已发表学术论文近40篇，其中以第一或通讯作者在TCYB、TMM、TAFFC、TCSVT、PR等国际期刊及NeurIPS、CVPR等国际会议上发表论文。先后主持国家自然科学基金、广东省自然科学基金、中国人工智能学会-华为MindSpore学术奖励基金、商汤青年科研基金等项目十余项；受邀在NeurIPS、CVPR、Pacific Graphics、ICASSP等国际会议上进行学术报告。担任TMM、TAFFC、TSMC-Systems、NeurIPS等多个期刊或会议审稿人。积极推进产教融合，曾获广东省育教学成果奖二等奖，教育部-华为智能基座“栋梁之师”；曾指导学生获 “互联网+”产业赛道全国总决赛金奖、“挑战杯”广东省特等奖。