报告人：王志明  副教授， 北京科技大学

报告时间：2024年12月17日（周二）晚7:00

地点：信电楼210室

联系人：王庆 ，15110290706

主要内容：

图像目标检测是模式识别和计算机视觉的关键技术之一，随着近年来深度学习技术的快速发展，基于深度学习的图像目标检测性能取得巨大的进步，也已广泛应用于诸多科学研究和工程开发领域。本次报告首先介绍图像目标检测的基本概念、常用数据集、评价指标和常用算法工具箱。然后，介绍基于深度学习目标检测的关键技术及近几年的研究进展，包括典型骨干网络、特征融合网络和典型目标检测算法等。

报告人简介：

王志明，北京科技大学计算机系副教授。1990年获西安交通大学半导体物理与器件专业学士学位，2000年和2003年分别获北京交通大学和清华大学计算机应用专业硕士和博士学位。2003年起在北京科技大学计算机系任教，研究方向为数字图像处理与模式识别，主讲课程包括数字图像处理、图像分析与理解、数值计算方法等。以第一作者或通信作者在《自动化学报》、《软件学报》、《电子学报》、《Neurocomputing》、《Neural Processing Letters》、《Journal of Intelligent & Fuzzy Systems》等国内外期刊和会议发表论文60余篇，主编著作《数字图像处理与分析》，在图像处理与模式识别方向主持纵向项目2项、横向项目10余项。