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20230906【多模态行人重识别的研究进展与未来】叶茫:多模态行人重识别进展与挑战
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报告嘉宾:叶茫 (武汉大学) 报告时间:2023年09月06日 (星期三)晚上20:00 (北京时间) 报告题目:多模态行人重识别进展与挑战 报告人简介: 叶茫,武汉大学计算机学院教授、博士生导师,国家级高层次青年人才,中国科协青年托举人才。曾任阿联酋起源人工智能研究院研究科学家和美国哥伦比亚大学访问学者。主要研究方向计算机视觉、多媒体检索、联邦学习等,发表国际期刊会议论文 80 余篇,ESI 高被引论文 10 篇,谷歌学术引用 5600 余次。担任CVPR24、ACM MM23等学术会议领域主席。主持湖北省重点研发计划、国家自然科学基金面上项目等科研项目。获谷歌优秀奖学金、国际计算机视觉顶会 ICCV2021无人机目标重识别赛道冠军、2021-2022年斯坦福排行榜 “全球前2%顶尖科学家”、2022年百度AI华人青年学者等荣誉。 个人主页: https://marswhu.github.io/ 报告摘要: 跨视角目标 (如行人、车辆等)重识别在智慧城市、智慧社区等领域有重要应用,多模态行人重识别旨在探索不同异构数据间的行人检索问题,该任务可以有效弥补常规基于可见光图像行人重识别技术在复杂场景下的不足。本次报告将介绍我们近期在可见光-红外图像跨模态行人重识别、文本-图像跨模态行人重识别、素描-图像跨模态行人重识别等方面的研究工作。 参考文献: [1] Cross-Modal Implicit Relation Reasoning and Aligning for Text-to-Image Person Retrieval. In CVPR 2023. [2] Towards Modality-Agnostic Person Re-identification with Descriptive Query. In CVPR 2023. [3] Unsupervised Visible-Infrared Person Re-Identification via Progressive Graph Matching and Alternate Learning. In CVPR 2023. [4] Towards Grand Unified Representation Learning for Unsupervised Visible-Infrared Person Re-Identification. In ICCV 2023.
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